基于DSP的手势交互系统的研究

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 2.09MB 48 页 15积分

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摘要

本文的主要内容是基于 DSP 的手势识别算法研究及其将识别结果转换成特定

应用的手势交互系统。

手势识别作为模式识别中的重要组成部分，有着及其广泛的应用。手势识别是

通过将采集到的手势信息识别转换成相应的特定信息，也就是一个信息转换的过

程。同时，手势识别也是机器视觉技术的一种具体应用。人类从外界获得的信息

约有 75%来自视觉系统，这既说明视觉信息量巨大，也表明人类对视觉信息有较高

的利用率。手势识别的应用很广泛，可用于远程控制、物联网技术和娱乐电子产

品。本文主要是将手势识别的结果转换成控制上位机的视频自动播放、暂停、停

止关闭等操作。

本文主要分成手势识别算法研究及其在 DSP 硬件系统的实现以及交互系统的

构成。算法设计是本文的核心，直接影响到手势识别的准确率和系统的实时性。

本文采用的算法有中值滤波、肤色分割、不变矩理论特征提取等，并通过模板匹

配的方法进行手势识别判定。通过实验结果可知，本文所采用的算法行之有效。

本文的硬件基础是 SEED-VPM642 和上位 PC 机，核心处理器是 TI 公司提供的

TMS320DM642 DSP, 其结构特点与丰富的外围接口决定了它更加适用于实时视频图

像处理。上位机是在 VS2008 环境中编程实现，并在其中嵌入开源视频播放器 VLC，

使其很容易的实现相应的操作。

本文研究了基于 DSP 的手势交互系统的软硬件及其实现，对开发相应的交互

系统具有一定的参考与实用价值。

关键词：手势识别，肤色分割，特征提取，交互系统，DSP

ABSTRACT

This paper carries through the gesture recognition algorithm research and

translates the result of the gesture recognition into a specific interactive system based

on DSP chip.

As an important part in pattern recognition, gesture recognition has broad

application. Gesture recognition is the information transfer process via gesture

message which has gathered convert to relevant message. Meanwhile, gesture

recognition is a concrete application in machine vision. Human receive from outside

information about 75% from the visual system, which means this huge visual

information, also suggests that the human visual information have higher efficiency.

Gesture recognition application is very extensive，such as long-range control, content

networking technology and entertainment electronic products. This paper mainly is

the results of gesture recognition be converted into the operation.

This paper mainly consists of the gesture recognition algorithm research and the

interactive system achieved based on DSP hardware. The algorithm design is the core

of in this paper, which directly affect the accuracy of the gesture recognition results

and the system real time. This paper used algorithm include median filter, skin

segmentation and moment invariant theory, and gesture recognition by means of

template matching. Through the experimental results indicate that the algorithm is

effective in this paper.

The hardware of the paper is based on SEED-VPM642 and PC, the main

processor is TMS320DM642 chip, which structural features and rich peripheral

interfaces fit real-time video image processing well. The upper computer is in VS2008

environment for the programming, and embeded the open source video player VLC,

so is very easy realize the corresponding operation.

This paper gestures research gesture interaction system hardware and software and

its realization based on DSP. Also it has a certain reference and practical value in

develop the relevant interaction system.

Key Word ：Gesture Recognition, Skin Segmentation, Feature

Extraction, Interactive System, DSP

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ....................................................... 1

§1.1 课题背景及现实意义 ......................................... 1

§1.2 手势交互技术发展现状 ....................................... 2

§1.2.1 手势识别概述 ......................................... 2

§1.2.2 发展现状 .............................................. 3

§1.3 研究内容 ................................................... 4

第二章手势图像处理 ................................................. 5

§2.1 模式识别的基础知识 ......................................... 5

§2.2 手势图像的预处理 ........................................... 6

§2.2.1 均值滤波 ............................................. 6

§2.2.2 中值滤波 ............................................. 8

§2.4 肤色分割 .................................................. 10

§2.4.1 颜色空间选择 ........................................ 10

§2.4.2 阈值分割 ............................................ 11

§2.5 手势的特征提取 ............................................ 12

§2.5.1 不变矩理论 .......................................... 12

§2.6 本章小结 .................................................. 14

第三章 DSP 硬件系统 ................................................. 15

§3.1 DSP 概述 .................................................. 15

§3.1.1 DSP 技术及其特点 ..................................... 15

§3.1.2 DSP 系统设计方法 ..................................... 15

§3.2 系统硬件平台 .............................................. 16

§3.2.1 手势交互硬件结构 .................................... 18

§3.2.2 视频解码单元 ........................................ 19

§3.2.3 存储单元 ............................................ 20

§3.2.4 网络接口 ............................................ 22

§3.3 本章小结 .................................................. 23

第四章手势交互系统 ................................................ 25

§4.1 基于 DSP 的网络通讯编程 .................................... 25

§4.1.1 嵌入式实时操作系统 DSP/BIOS .......................... 25

§4.2 上位机系统软件设计 ........................................ 27

§4.2.1 上位机界面编程 ....................................... 27

§4.2.2 VLC 视频播放器 ....................................... 29

§4.2.3 手势交互系统演示 ..................................... 30

§4.3 本章小结 .................................................. 32

第五章实验与分析 .................................................. 33

§5.1 软件环境 .................................................. 33

§5.2 程序设计流程 .............................................. 34

§5.3 手势图像的特征匹配 ........................................ 36

§5.4 本章小结 .................................................. 39

第六章总结与展望 .................................................. 40

§6.1 总结 ...................................................... 40

§6.2 展望 ...................................................... 41

参考文献 ........................................................... 42

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ..................... 45

致谢 ............................................................. 46

第一章绪论

§1.1 课题背景及现实意义

在当今的信息社会，随着科学技术的高速发展，人类的生产、生活无时无刻

的不被改变。如今，“微博”、“智能手机”、“蓝牙技术”、“四维电影”等新产品、

新技术层出不断，不断冲击着人们的视听。这些研究成果使人们的生活受益无穷，

更是极大地促进了人机交互技术的发展。但是作为信息技术的重要内容，人机交

互技术比计算机硬件和软件技术的发展要滞后很多，已成为人类运用信息技术深

入探索和认识客观世界的瓶颈。人机交互技术是信息技术的一个重要应用领域，

在世界上已经引起高度关注，成为 21 世纪信息领域急需解决的重大课题之一。

目前，人类生活中的方方面面都可见计算机视觉技术的应用，尤其在视觉无

法触及的领域，其作用和重要性更显突出。计算机视觉的应用主要包括在工业检

测的应用、在医学诊断中的应用、在智能交通中的应用以及在人机交互中的应用[1]。

新兴的手势交互技术将会逐步代替鼠标键盘和触控的时代。手势交互技术将

以人为本，人们可以通过使用手势，语音以及眼神等手段与外界进行交互，从而

能够实现人们预想的交互意图。最近几年，这种手势交互技术取得了长足的发展。

人类的某些身体行为信息如人脸识别、手势识别、步态识别等已经可以通过计算

机视觉技术识别[2]。在人们的日常生活中，习惯用手势来表达自己的一些愿望。在

人类几千年的发展进程中，形成了许多许多耳熟能详的通用的手势。人们可以通

过一个简单的手势来实现快速有效的通讯。将手势运用于计算机能够很好的改善

人机交互的效率，而且人与机之间的通讯也不需要借助中间媒体，用户可以简单

地定义一种适当的手势来对周围的机器进行控制。基于视觉的手势交互技术是一

个多学科交叉综合强的研究课题，目前手势识别技术存在许多难以突破的地方，

这主要是由于手势本身的特性所导致，而且人体的手是一个复杂易变的形体，另

外就是人类视觉本身的不确定性。

目前，绝大多数的手势识别研究都是基于 PC 机平台[3]，其结构框图如图 1-1

所示。首先，通过摄像装置获取手势图像，并对手势图像进行相应的预处理，再

根据特定的手势识别算法输出其识别结果。最后，系统输出识别结果。由于手势

识别算法复杂，以及在特定的环境下对手势识别的实时性要求高，故基于 PC 机的

手势识别研究系统存在效率不高以及实时性低等不足之处。由于手势识别系统处

理的对象是图像，在运行过程中必然需要很大的数据运算量和存储量，这也是众

多图像处理芯片公司研究的热点。众所周知，手势识别存在许多不可控的外部的

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摘要本文的主要内容是基于DSP的手势识别算法研究及其将识别结果转换成特定应用的手势交互系统。手势识别作为模式识别中的重要组成部分，有着及其广泛的应用。手势识别是通过将采集到的手势信息识别转换成相应的特定信息，也就是一个信息转换的过程。同时，手势识别也是机器视觉技术的一种具体应用。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，这既说明视觉信息量巨大，也表明人类对视觉信息有较高的利用率。手势识别的应用很广泛，可用于远程控制、物联网技术和娱乐电子产品。本文主要是将手势识别的结果转换成控制上位机的视频自动播放、暂停、停止关闭等操作。本文主要分成手势识别算法研究及其在DSP硬件系统的实现以及交互系统的构成...

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