Методы распознавания жестов руки на основе анализа дальностных изображений

• Автор: Нагапетян, Ваагн Эдвардович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 117 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Методы распознавания жестов руки в системах человеко-машинного взаимодействия

1.1. Задача распознавания жестов руки

1.2. Анализ существующих методов распознавания жестов руки на основе анализа внешних признаков жеста

1.2.1. Распознавание позиции и ориентации с помощью моментов изображения

1.2.2. Распознавание движений на основе анализа разностей изображений (MEI)

1.2.3. Распознавание конфигурации на основе анализа гистограмм направлений

1.2.4. Распознавание конфигурации и позиции с применением цветных перчаток

1.2.5. Распознавание конфигурации и позиции на основе анализа контура изображения руки

1.2.6. Распознавание позиции и конфигурации руки методом случайных лесов

1.2.7. Распознавание жестов руки с применением искусственных нейронных сетей
1.2.8. Распознавание жестов руки с применением скрытых моделей Маркова
1.3. Анализ существующих методов распознавания жестов руки на основе анализа трехмерной модели руки
1.3.1. Распознавание жестов как задача оптимизации
1.3.2. Распознавание жестов на основе ограниченного количества проекций модели руки
1.4. Ручная азбука и язык глухонемых
1.5. Основные выводы
Глава 2. Исследование и разработка методов распознавания жестов руки в дальностных изображениях человека
2.1. Характеристики дальностных изображений
2.2. Основные определения
2.3. Извлечение изображения руки
2.3.1. Вычисление позиции произвольной точки ладони руки в дальностном изображении
2.3.2. Извлечение изображения руки по позиции ладони
2.4. Распознавание позиций кончиков пальцев и точек соединения пальцев с ладонью руки
2.5. Распознавание конфигурации руки
2.5.1. Скелетизация изображения руки посредством планарного представления дальностного изображения
2.5.2. Скелетизация изображения руки посредством пространственного представления дальностного изображения
2.5.3. Построение трехмерного скелета дальностного изображения
2.5.4. Сравнение трехмерных скелетов руки
2.6. Основные выводы
Глава 3. Разработка методов бесконтактного управления компьютером и распознавания ручных азбук глухонемых
3.1. Человеко-машинное взаимодействие с помощью жестов пальца руки
3.2. Человеко-машинное взаимодействие в трехмерном пространстве посредством нескольких пальцев руки
3.3. Распознавание жестов глухонемых
3.3.1. Распознавание ручной азбуки АБЬ
3.3.2. Распознавание ручной азбуки РРА

3.4. Человеко-машинное взаимодействие посредством динамических жестов руки
3.4.1. Бесконтактное рисование посредством динамических жестов руки
3.4.2. Управление графическим интерфейсом пользователя посредством заранее определенных жестов руки
3.5. Оценка качества распознавания предложенных методов
3.6. Основные выводы
Заключение
Литература

созданием однородного фона, что делает человеко-машинное взаимодействие неудобным и неестественным.
Методы второй группы позволяют с высоким качеством распознавать позиции ключевых точек руки человека, но взамен требуют одевания специальных дорогих перчаток. Являются мало распространенными.
Методы третей группы позволяют в реальном времени распознавать ключевые точки тела человека, являются независимыми от изменения освещения, но на сегодняшний день не существует готовых решений, позволяющих с большой точностью распознавать конфигурации и динамические жесты руки человека. Проводимые исследования по распознаванию конфигураций руки позволили получить качество распознавания не более 75% [36].
Обзор литературы позволяет сделать следующие основные выводы:
1. Задача распознавания жестов руки с использованием широко распространенной аппаратуры остается на сегодняшний день нерешенной;
2. Существующие устройства и методы позволяют решать лишь небольшую часть актуальных задач, например распознавание позиций ладони и кончиков пальцев руки;
3. Почти все методы, использующие видео камеру, чувствительны к освещенности, требуют надевания перчаток, или же ставят ограничения на фон изображений;
4. Трехмерные сенсоры позволяют получить сравнительно стабильные изображения, но на сегодняшний день нет методов, способных в реальном времени распознавать позиции кончиков пальцев, конфигурации и динамические жесты руки на основе дальностных изображений человека.