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毕业设计-基于多视角视频采集与分析的智能鼠标算法研究——目标检测，共21页，7994字，附开题报告等
主要内容
本课题中的目标检测与分割的目的是将手部目标与背景中分割出来，主要研究基于肤色、形状和区域等基本图像特征实习对静态图像中的手势目标提取，并在此基础上进一步研究运动环境下的手势目标检测。具体研究内容为：
1. YCbCr颜色空间
由于本课题中的目标是手部特征，因此具有明显的肤色特性，YCbCr颜色空间好的聚类性，YCbCr色彩格式的计算过程和空间坐标表示形式比较简单。YCbCr颜色空间具有和人的视觉感知一致性，并且肤色聚类效果好及亮度和色度相互独立的特点。
2. Mean Shift算法
Mean Shift算法是一种有效的统计迭代算法，是有Fukunaga在1975年首先提出的。直到1995年，Cheng改进了算法中的核函数和权重函数才扩大了该算法的适用范围。
基于Mean Shift算法的图像分割是一种基于区域的分割方法，这种方法跟人眼对图像的分析特点极其相近，并且具有很强的适应性和鲁棒性。它对彩色和灰度图像采取同样的算法，对图像的平滑区域和纹理区域并不敏感，所以能够得到很好地分割结果。
3. 针对具体的目标提出有效的检测和分割方法
在经典算法实现的基础上，通过对Ycbcr色彩空间和Mean Shift算法的研究与分析，找到一种更有效的目标检测与分割算法
4. 完成算法的实现与验证
在模块功能实现的基础上和小组成员的其他部分相结合，实现一个有关多视角视频采集与分析的智能鼠标的较为完整的系统软件，完成毕业设计论文。

摘要
基于视觉的手势识别技术是新一代人机交互的重要内容，它是使用计算机通过计算机视觉方法对人手势的特征进行提取和识别，利用基于视觉交互的手势识别来实现鼠标控制功能，使人们拜托了传统的键盘鼠标而更自然的进行人机交互。基于视觉的手势识别在1992年左右有了彩色视频采集设备之后才出现，在这之后，这项技术得到了广泛地关注与更加深入的研究。
目标检测是人类视觉的基本功能，同时也是计算机视觉研究的主要研究内容之一，通过目标检测可以初步提取出需要识别的目标，进而进行更深一步的手势识别从而实现模拟鼠标控制。
在本课题中，因为要实现人手的识别从而进行模拟鼠标操作，在检测环节中选用YCbCr彩色模型实现目标物体——人手的检测。众多的研究报告表明，肤色在YCbCr空间有较好的聚类性，相对于其他彩色空间更有利于肤色检测这项工作。而选用YCbCr模型进行检测有很大的进展空间，深入探究对肤色检测的发展具有重大意义。
本论文的主要工作有以下几点：
第一，介绍图像处理和彩色空间的概念，简要分析YCbCr模型的特点。
第二，探讨图片检测形态学处理方法，结合算法，细化检测结果。
第三，分析实验结果，找到尚存的不足，总结仍需改进的地方。
关键词：目标检测；计算机视觉；YCbCr模型；肤色检测

Abstract
New generation of human-computer interaction based on visual gesture recognition technology.It is using computer vision methods to extract and identify the characteristics of human gestures.Use the visual interactive gesture recognition to control the mouse,free hands from the traditional keyboard and mouse with more natural human-computer interaction.It was found about 1992 after the color video capture device could work,then the technology has been widely concerned with more in-depth research.
Object detection is the basic functions of the human vision,at the same time be the main research contents of the computer vision.Use the object detection can initially extracted the object we need, then do the deeper gesture recognition in order to achieve analog mouse control.
In this issue,because to achieve the identification of staff to emulate mouse actions,we choose the YCbCr color model in the detection part of the object manpower.Numerous studies show that skin color in the YCbCr color model have better clustering.It is more conducive to skin color detection work compared to other color space. Detection in YCbCr color model has much room for progress,in-depth inquiry on it have a great significance in development of skin detection.
Thus,the main work are the following:
First,introduce the concept of image processing and color models,analyse the characteristics in YCbCr color model.
Second,investigate the morphology approach,combined the algorithm then detailed the test results.
Third,analyse the test results,find the surviving problems and sum up to improve.
Keywords:object detection;computer vision;YCbCr color model;skin detection

目录
第一章 前言 5
1.1 引言 5
1.2 目标检测的发展现状 5
1.3 课题的背景及研究意义 5
1.4 论文的主要工作与结构 6
第二章 彩色图像处理及彩色空间 7
2.1 彩色图像处理的概述 7
2.2 彩色模型 7
2.2.1 RGB彩色模型 7
2.2.2 HSI彩色模型 8
2.3 YCbCr彩色模型 8
2.3 目标检测的流程 9
第三章 形态学图像处理方法 11
3.1 腐蚀与膨胀 11
3.1.1 二值腐蚀处理 11
3.1.2 二值膨胀处理 11
3.2 开运算与闭运算 13
3.2.1 开运算 13
3.2.2 闭运算 13
3.3 孔洞填充 13
第四章 实验结果与评估 15
4.1 参数选择 15
4.2 结果评估 17
第五章 总结与展望 19
致谢 20
参考文献 21

1.1 引言
在科技高速发展的当代社会，更好、更快地实现人机交互成为了信息技术的首要任务。随着语音输入、动作识别等技术的出现，人与计算机之间的交互变得更加方便。基于视觉的手势识别技术是新一代人机交互的重要内容，它是使用计算机通过计算机视觉方法对人手势的特征进行提取和识别，利用基于视觉交互的手势识别来实现鼠标控制功能，使人们摆脱了传统的键盘鼠标而更自然的进行人机交互。目标检测是实现基于视觉的手势识别中的重要一环，通过目标检测可以初步提取出需要识别的目标，进而进行更深一步的手势识别从而实现模拟鼠标控制。
在人手检测中，肤色检测是做有效、便捷的一种方法。因为肤色特征是人体表面的一项重要特征，利用这个特有的特征可以去除复杂背景的干扰同时减少搜索范围。本文在基于人体肤色特征的基础上选用YCbCr彩色空间，尝试实现人手的检测。
1.2 目标检测的发展现状
目标检测是计算机视觉（computer vision）研究的主要研究内容之一，它的目标是用计算机将目标从含有其它物体背景的二维图像中检测出来。计算机视觉研究的一个终极目标，就是要计算机能更好的模拟人类视觉，甚至一定条件下实现取代人类视觉从而更好的运用在图像检索、智能识别等领域。
在20世纪70年代，有许多的研究者开始关注这一领域并且取得了一些重要成果。到了20世纪90年代初，研究重点从简单背景的目标检测扩展到了复杂背景，但是这个时期算法的特征集因局限于某一类特定类别的目标物体，从而很难应用与其他类别的目标检测中。直到20世纪的90年代中期，更多的研究者将重点放到了非特定类别物体的研究，并且得到了明显的进展。
实现目标检测，首先需要获得含有大量冗余特征的集合，之后利用机器学习（machine learning）的方法从这些特征集合中找到能够反映目标特性的特征，从而构造分类器（classifier）以实现目标的检测。当前有两类目标检测所使用的特征，一类是通过划分或者变化得到特征，这类特征计算简单，特征集合的冗余信息能很好的描述目标的特性；另一类则是针对目标提取的特征，例如目标物体的纹理特征或者边界特征，这类特征可以更好的描述非刚体（non-rigid）目标，但相对特征比较复杂且计算的时间比较长。
1.3 课题的背景及研究意义
我们现在使用的鼠标，依旧维持四十多年前发明时候的基本形态，很大程度上限制了人与计算机的交互方式。操作这种鼠标的时候，手腕需要保持一定的角度且与桌面产生挤压摩擦，长期保持这个姿势不仅对腕部造成伤害，更会导致整个手臂甚至肩部的疲劳，而长期保持坐姿同样会给脊椎、腰背等部位带来伤害。当代社会人们追求更加便捷、自由的人机交互方式，不再局限于坐在电脑前，弯曲手臂操作鼠标控制电脑，实现更加自由且人性化的人机交互，不仅可以给人们的健康生活加以保证，更可以带动信息科技的进一步发展。
1.4 论文的主要工作与结构
本篇论文的研究工作主要包含以下几个方面：
分析数字图像处理彩色图像处理基本理论。
探讨YCbCr彩色空间的目标检测方法。
分析图片形态处理方法，细化检测效果。
应用matlab处理目标图像，实现目标检测。
总结YCbCr彩色空间实现检测的成果。
根据以上需要研究的工作，将论文内容规划为以下章节。
第一章 介绍选题背景以及目标检测的发展现状，明确论文的研究内容和进展方向。
第二章 探讨彩色图像处理的方法及YCbCr彩色空间介绍。
第三章 分析图片形态学处理方法。
第四章 编译并实现人手检测，进行实验分析与评估。
第五章 总结全文内容及今后设想。