2.3 主要使用的函数代码及所用参数和作用说明 19

2.3.1 提取特征值算法 19

2.3.2 数据采集及估算 21

2.3.3 基于手部方向的手势识别算法 22

2.3.4 基于坐标变换趋势的算法 23

2.4 算法总结 24

3 基于Kinect的音乐指挥关键技术 25

3.1 音乐同步问题分析 25

3.1.1 程序同步未处理时产生的问题 25

3.1.2 问题分析 25

3.1.3 问题的解决 25

3.2 音乐播放和修改实现分析 25

3.3 应用市场分析 27

3.3.1 可行性分析 27

3.3.2 需求分析 29

3.4 程序实现 30

3.4.1 系统模块图 30

3.4.2 各模块程序流程图 31

3.5 主要使用的函数代码及所用参数和作用说明 33

3.6 程序中常用类介绍 34

3.7 界面设计 35

4 结论 37

4.1 手势识别算法特点 37

4.2 课题总结 37

4.3 手势识别算法的不足 37

4.4 经验教训 37

致谢 39

参考文献 40

附录 41

1 绪论

人工智能作为对于未来科技的追求正在以火箭般的速度发展，在这个领域中计算机视觉在近几十年中得到了空前的发展，人们通过各种算法使得机器可以识别出各种各样的物体甚至跟踪目标物体，这项科技正在不断走入人们的生活中，并且成为了一个热门的研究方向。

1.1 课题研究背景

1.1.1 课题研究目的

本课题是基于Kinect来实现对人的手势跟踪和识别，其中的手势跟踪部分是通过Kinect的可见光和红外数据实现，而识别部分是通过对手部轨迹分析实现。

1.1.2