4、基于Kinect深度传感器的手部手势识别

基于Kinect深度传感器的手部手势识别

1. 项目目标与意义

手势识别在计算机科学领域一直备受关注，它不仅能实现人机交互（HMI），还是机器理解人类肢体语言的第一步。借助像微软Kinect或华硕Xtion这类价格亲民的传感器，以及OpenKinect和OpenNI等开源软件，我们可以轻松开启这一领域的研究。本项目旨在开发一个应用程序，利用深度传感器（如微软Kinect 3D传感器或华硕Xtion）的输出实时检测和跟踪简单的手部手势。该应用会对每一帧捕获的图像进行分析，主要完成以下三项任务：
-手部区域分割：通过分析Kinect传感器输出的深度图，运用阈值处理、形态学操作和查找连通组件等方法，在每一帧中提取用户的手部区域。
-手部形状分析：通过确定轮廓、凸包和凸性缺陷来分析分割出的手部区域的形状。
-手部手势识别：根据手部轮廓的凸性缺陷确定伸出手指的数量，并据此对手势进行分类（没有伸出手指对应握拳，伸出五根手指对应张开的手）。

2. 算法优势与环境要求

我们要实现的算法适用于多种手部手势，且足够简单，可以在普通笔记本电脑上实时运行。如果需要，还能轻松扩展以包含更复杂的手部姿势估计。

本项目假设你已安装微软Kinect 3D传感器，也可以安装华硕Xtion或其他OpenCV内置支持的深度传感器。首先，从 http://www.openkinect.org/wik