[毕业设计] 基于DGMM/HMM的手语识别系统 [复制链接]

资料简介：
毕业设计 基于DGMM/HMM的手语识别系统，共42页，12985字
摘　要
手语是聋哑人使用的语言，是由手形动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统，是一种靠动作—视觉交际的语言。手语识别的研究目标是让机器“看懂”聋哑人的语言。手语识别和手语合成相结合，构成一个“人—机手语翻译系统”，便于聋人与周围环境的交流。手语识别问题是动态手势信号即手语信号的识别问题。近年来，DGMM(Dynamic Gaussian Mixture Model)和HMM(Hidden Markov Models)方法在手语识别领域越来越受到关注。考虑系统的实时性及识别效率，本次设计选取摄像头作为手语输入设备，并采用了DGMM/HMM作为系统的识别技术。
关键词：手语识别，手势分割，DGMM/HMM模型

目录
1 绪论    1
1.1 手语识别的发展    1
1.1.1手势识别方法的发展    2
1.2 手语识别的研究方向和现状    3
1.3 本文的主要内容    5
2 手势分割    7
2.1 肤色模型    8
2.1.1 RGB色彩空间    8
2.1.2 HSV色彩空间    10
2.1.3 HSV色彩空间的改进    11
2.2 算法实现    12
3 手势特征提取    14
3.1 简易手势特征提取    14
3.2 基于归一化傅立叶描述子[18]的手势特征提取    15
3.2.1物体形状的表示    16
3.2.2 传统的傅立叶描述子    17
3.2.3 传统的归一化傅立叶描述子    18
3.2.4 新的归一化的傅立叶描述子    19
3.2.5 形状主方向的确定    21
3.2.6 形状的相似度    22
3.2.7 该归一化的傅立叶描述子在手势识别系统中的应用    22
4 DGMM/HMM模型    24
4.1 DGMM模型    24
4.2 HMM模型    26
4.3 DGMM/HMM模型建立    28
4.4 DGMM/HMM的算法    30
5 系统设计    32
5.1系统架构    32
5.2 运行环境    32
6 结论    34
致谢    35
参考文献    35
附录    38

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• 毕业设计-基于DGMM/HMM的手语识别系统
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