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手势识别基础知识与基于DSP的手势识别设计方案

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.10 MB | 2018-04-13

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  基于模板匹配

  1)直接匹配法:利用输入手势与训练好的标准模板的相似度

  优点:原理简单,易于添加或改进模板;

  缺点:无法解决手势的时间可变性,识别精度低;

  2)动态时间规整(DTW):把输入手势时间轴非线性地映射到模板事件轴,再进行模板匹配

  优点:消除时间可变性,操作简单;

  缺点:时间规整过程引入误差,降低识别精度;

  基于概率统计

  隐性马尔科夫模型(HMM)模型:训练时每一种手势对应一个HMM model,识别时取概率最大的一个HMM即可

  优点:尤其适用于时间序列的建模,对复杂度高的动作也具有较高的识别精度,易于添加或修改手势库;

  缺点:训练强度大

  基于数据分类

  神经网络(NN)模型:基于某种学习准则循环进行学习,使得下次犯错误的概率最低

  优点:自适应的学习方法,容错能力强,不易受噪声干扰;

  缺点:计算量大,费时,对于动态手势识别效果远不如静态的。





 

  手势识别电视机遥控器是集合图像采集、手势识别和红外遥控三大主要功能的控制装置。依据要实现的采集图像能力和DSP处理视频流能力的功能要求,确定系统结构如图1所示。

  

  图1手势识别电视遥控器系统结构

  本系统采用了双DSP共同工作的方式,主要由六个模块组成。

  1)摄像头模块:由摄像头OV7620及驱动威廉希尔官方网站 组成,负责手势图像采集。

  2) DSP1:核心是TMS320F2812,负责对图像采集及预处理,与上位机网络通信和用户按键信息的输入。

  3)上位机:显示实时采集的图像,图像处理结果和调试参数等。

  4)双端口RAM模块:实现两个DSP之间的高效数据通信。

  5) DSP2:负责提取手势图像特征和向红外遥控模块发送指令。它从双端口RAM获取图像数据,从图像中提取有用的特征,并将判断结果转换成相应的遥控指令。

  6)红外遥控模块:负责学习电视机配套遥控器的红外遥控指令,将其放入指定的存储空间中。在DSP2给出发射指令时,查询存储空间,获取对应的红外指令并发射。

 

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