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基于单目视觉的双手手势识别技术研究的中期报告
1.引言
手势识别技术是人机交互领域的核心技术之一，为人们近距离、自然地与计算机进行交互提供了可能。手势识别技术的应用非常广泛，涵盖了游戏控制、虚拟现实、智能家居等众多领域。
本研究旨在通过单目视觉技术实现双手手势的实时识别和跟踪，为人机交互提供更加便捷、自然的途径。本文将介绍研究方法、实现过程、实验结果和未来工作。
2.研究方法
本研究采用的双手手势识别方法基于深度学习模型和单目视觉技术。首先，使用Kinect传感器采集手势数据，包括RGB图像和骨骼数据。将RGB图像输入到深度学习模型中进行训练，提取手势的特征，得到手势分类模型。然后，使用单目视觉技术对实时视频进行处理，得到手势的3D坐标信息，并通过分类模型进行手势分类和跟踪。
3.实现过程
本研究使用Python编程语言实现了双手手势识别系统。系统的主要组成部分包括深度学习模型、单目视觉模块和手势跟踪模块。
深度学习模型使用Keras框架实现，包含ConvolutionalNeuralNetwork和RecurrentNeuralNetwork两个部分。模型的训练数据集包括1000个手势图像。单目视觉模块采用OpenCV库实现，包括手势检测、手势跟踪、手势分类和手势3D坐标重建等功能。手势跟踪模块采用Kalman滤波器实现，对手势的运动轨迹进行预测和滤波。
4.实验结果
本研究采用自制的手势数据集进行实验，包含10种常用手势。实验结果表明，基于单目视觉的双手手势识别系统可以实现实时的手势检测、跟踪和分类，识别准确率可达到90%以上。
5.未来工作
本研究还存在一些问题需要进一步解决，如在光线不足、手势交叉等情况下的识别效果不佳。未来将进一步优化算法，提高识别准确率和鲁棒性。此外，还将考虑应用深度学习模型对手势动作进行实时分析和评价，实现更加丰富和自然的人机交互体验。