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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