3。2。1 基于彩色图像的自然背景移除 18

3。2。2 基于绿屏的前景提取 19

3。3 基于 Kinect 的人物背景移除方法 19

3。3。1 基于 Kinect 深度数据的人物背景简单移除 20

3。3。2 基于 SDK v1。8 新特性的人物背景移除 21

3。4 本章小结 22

第四章 基于 Kinect 的手势识别与应用 23

4。1 对于手势的说明 23

4。2 实现手势识别的方法 24

4。2。1 基于样本的手势识别 24

4。2。2 基于神经网络的手势识别 25

4。2。3 基于算法的手势识别 26

4。3 人机交互界面设计 26

4。4 典型手势的识别与应用 29

4。4。1 使用左右挥手动作控制 PPT 翻页 29

4。4。2 使用向前伸手手势在 UI 界面上画线 32

4。5 本章小结 36

结语 37

致谢 38

参考文献 39

第一章 绪论

1。1 研究背景及意义

人机交互[1]技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机之 间沟通交流的技术。1964 年，鼠标[2]的出现使电脑的操作更加的便捷，这是人机交互发 展中的第一次，它取代了计算机操作过程中完全由键盘输入的繁琐的指令，也更加 的符合人的操作习惯。然而鼠标键盘的交互方式必须以我们的双手在鼠标键盘上为前 提，这也使得这种交互方式在很多场合具有很大的局限性。随后多点触摸屏在智能手机 上以及很多触控交互设备上的应用，使我们双手稍稍的从鼠标键盘上解放了出来，而事 实上用户并没有获得完全的自由，反而由于对智能触控设备的依赖变得越来越不自由， 大街上越来越多的低头族便是很好的证明。多点触摸屏的出现确实给我们的生活带来了 很大的便利性，如果说多点触摸屏的应用是人机交互的第二次，那么最近问世不久 的 Kinect[3]便可以认为是人机交互的第三次的起点。Kinect 作为新一代的体感设 备，体现了人们在人机交互发展中“以用户为中心”和“全方位感知”理念的不断追求。 Kinect 设备具有动态捕捉、影像识别、麦克风输入、语音识别等功能。可以通过实时 捕捉用户的手部动作、面部变化、语音指令达到输入的目的。通过这些特性，基于 Kinect 的人机交互设计在很多领域都有着广泛的应用。论文网

1。2 研究内容

本文研究的主要内容是体感交互程序最重要的一个环节——手势识别[4]。顾名思义， 手势识别的目的就是将手部的活动信息实时的反馈到处理器，并将这些采集到的手部信 息转换为相应的指令。手势识别在家庭娱乐、智能驾驶、智能穿戴等领域都有着广泛的 应用，例如通过加装 3D 体感摄像机 Kinect，坐在沙发上使用手势控制影音播放，在驾 驶室使用手势控制车辆导航、信息娱乐系统，以及使用手势控制智能穿戴设备投射出的 虚拟场景。另外，本文研究的内容还包括人物图像的背景移除，即基于 Kinect 的前景 抠图技术。传统的绿屏抠像技术是在人物站在绿色幕布前的基础上，将纯色的绿色背景 移除的技术，常用于科幻电影制作、天气预报导报等领域。虽然绿屏抠像技术实现起来 简单，但是却存在一定的缺陷，例如在科幻电影制作中，无法给予演员调动情感的辅助 场景，对演员的要求较高；同时在天气预报导播中无法给予导播员真实的城市分布图更