基於電腦視覺的手勢辨識系統

Computer Vision Based Hand Gesture Recognition System
 

摘  要

    在本論文中，我們提出一個基於電腦視覺下所做的手勢辨識系統來辨識六種不同的手形。這個系統包括了三個主要的模組:即時的手勢追蹤模組，手形輪廓的分離模組以及最後一個手勢辨識模組。首先，我們利用particle filtering的演算法來做手勢的追蹤，接著再利用active contours做手形輪廓的分離來將手勢的外形取出，取出來的手形我們利用Fourier Descriptor取其前23個係數當成這個手形的feature vector，再利用PCA的分析將這個特徵向量做維度的化簡，並且投影到特徵空間上，投影完的特徵向量會跟六種手勢的cluster center做比較，找出與哪一種手勢的中心距離最短，以此方法即可判斷使用者比的是哪一種手勢。這六種手勢的cluster center都是利用K-means clustering的方式得到。   

    在實驗中我們總共辨識六種手形來測試我們的系統，而辨識率大約都在85%以上。 本系統為配合科專計劃所設計的一套系統，主要是利用於醫療看護方面，可以讓殘障者或一些老人行動不方便的人來使用。透過本系統再加上一些自動控制的電路搭配，可以讓這些人控制週遭的一些電器設備，例如燈的開關、冷氣的開關、電視的頻道切換音量大小調整或是控制病床的升降等等。