基于Android平臺的視覺手勢識別研究.pdf

1、本文研究基于Android平臺的視覺手勢檢測、手勢分割和識別技術(shù)，實現(xiàn)了在Android平臺上對規(guī)定的六種靜態(tài)手勢的識別，為Android平臺的人機交互應(yīng)用提供了新的技術(shù)手段。
　　首先，本文采用基于LBP特征的Viola-Jones目標檢測算法實現(xiàn)手勢檢測，該算法在人臉識別上已有廣泛的應(yīng)用，但在手勢檢測上還少有應(yīng)用。該算法與基于Haar-like特征的Viola-Jones檢測算法相比，在具有相當?shù)臋z測率的同時，極大地減少了計算

2、量小，提高了實時性，因而適合在移動設(shè)備上應(yīng)用。
　　其次，本文通過膚色分割、邊緣檢測、輪廓提取三個步驟實現(xiàn)手勢分割，然后提取分割后輪廓的傅里葉描述子，并使用主元分析對其進行降維處理，最后采用K均值聚類的手勢識別算法，對處理后的特征向量進行聚類分析，得到識別結(jié)果。
　　最后，本文在搭載單核1GHz處理器、運行Android2.2操作系統(tǒng)的華為S7 Slim平板電腦上，利用Android NDK編譯工具和OpenCV for A