劉德強(qiáng)

（吉林鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院，吉林 吉林 132001）

1 系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)的硬件由FPGA主控制模塊、攝像頭采集模塊以及FT245RL接口設(shè)計(jì)模塊等構(gòu)成。FPGA采用Altera公司的CycloneII系列的EP2C70F896C6N，具有4608到68416個(gè)邏輯單元（LE），并具有一整套最佳的功能，包括嵌入式18×18乘法器、專用外部存儲(chǔ)器接口電路、4kbit嵌入式存儲(chǔ)器塊、鎖相環(huán)（PLL）和高速差分I/O能力滿足系統(tǒng)開發(fā)要求。圖像采集模塊使用OV7650采集圖像數(shù)據(jù)，它是一款高集成度的高分辨率（640×480）逐行/隔行掃描CMOS數(shù)字視頻攝像芯片。FT245RL芯片是一款可進(jìn)行USB和并行I/O協(xié)議轉(zhuǎn)換的通信芯片，可實(shí)現(xiàn)FPGA與PC機(jī)之間的數(shù)據(jù)高速傳輸。

2 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)使用Microsoft Visual Studio2012編程，系統(tǒng)初始化之后調(diào)用FT_Open_Device打開所要操作的USB接口，調(diào)用FT_Read_Byte_Date可將數(shù)據(jù)從FT245 RL的緩沖區(qū)中讀取出。手勢(shì)圖像由FPGA經(jīng)過(guò)FT245RL傳輸?shù)絇C機(jī)，上位機(jī)讀取圖像后首先進(jìn)行圖像預(yù)處理及高斯濾波，主要使用Open CV庫(kù)中的cv Smooth函數(shù)。然后使用相關(guān)函數(shù)進(jìn)行特征提取包括手勢(shì)分割、二值化求取手勢(shì)輪廓等，經(jīng)過(guò)基于Hausdorff距離的方法匹配識(shí)別手勢(shì)。

手勢(shì)進(jìn)行特征提取時(shí)，第一步是手勢(shì)分割，手勢(shì)的分割方法一般分為三類：一是基于直方圖的分割（閾值法），二是基于邊緣和區(qū)域的分割，三是基于顏色空間的分割方法。每種方法既有自己的優(yōu)勢(shì)，也存在一些劣勢(shì)。系統(tǒng)采用顏色空間的分割的方法，不僅將手勢(shì)進(jìn)行基于顏色空間的分割，還完成了圖像二值化處理。模板匹配是最常用的圖像識(shí)別方法之一，主要將從待識(shí)別的圖像提取的特征量與模板對(duì)應(yīng)的特征量進(jìn)行比較，計(jì)算圖像和模板特征量之間的距離，用最小距離法進(jìn)行判斷。本系統(tǒng)采用基于改進(jìn)的Hausdorff距離的方法進(jìn)行圖像模板匹配識(shí)別。

3 系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析

（1）手勢(shì)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)工具為Microsoft Visual Studio2012，函數(shù)庫(kù)為Open CV2.4.8，圖片分辨率為640*480。對(duì)數(shù)據(jù)的處理采用高斯濾波進(jìn)行數(shù)字濾波，濾除圖像信息中存在的一些不必要的信號(hào)。預(yù)處理采用的高斯濾波是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過(guò)程。人類的膚色在YCb Cr顏色空間具有聚類特性，所以選擇YCrCb顏色空間進(jìn)行手勢(shì)檢測(cè)，需要完成RGB顏色空間到Y(jié)CbCr顏色空間的轉(zhuǎn)換。將手勢(shì)彩色圖像從RGB色彩空間映射到Y(jié)CbCr色彩空間，建立模型并計(jì)算相似度，再進(jìn)行歸一化處理，在經(jīng)過(guò)手勢(shì)相似度求取后，在形成的手勢(shì)相似度圖像中，手勢(shì)區(qū)域與背景區(qū)域在灰度上有一定的差別，利用這種差別經(jīng)過(guò)二值化求取手勢(shì)輪廓。其中二值化閾值采用整幅圖像的灰度均值。若像素的灰度值大于平均值，則將其灰度值設(shè)為0；若少于平均值，則設(shè)為255。

表1 手勢(shì)識(shí)別結(jié)果

（2）實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在進(jìn)行識(shí)別匹配實(shí)驗(yàn)時(shí)，通過(guò)加載6個(gè)手勢(shì)作為手勢(shì)庫(kù)，采用OpenCV庫(kù)中函數(shù)進(jìn)行手勢(shì)算法識(shí)別。由于左右手的方向不一致，以及為使實(shí)驗(yàn)更公平可信，本次實(shí)驗(yàn)分為右手和左手進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，同時(shí)采用手正對(duì)攝像頭與背對(duì)攝像頭兩種方式，每只手進(jìn)行48次，每種手勢(shì)進(jìn)行16遍，一共進(jìn)行84次手勢(shì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的手勢(shì)識(shí)別對(duì)于手勢(shì)6的識(shí)別率最低，原因在于手勢(shì)語(yǔ)手勢(shì)4的相似度較高。同時(shí)，識(shí)別左手時(shí)相對(duì)右手的識(shí)別率較低，原因在于手勢(shì)庫(kù)中的手勢(shì)是以右手為模板。且就手勢(shì)方向來(lái)看，對(duì)本次實(shí)驗(yàn)手勢(shì)的識(shí)別影響不是很大。從總體上來(lái)看，本系統(tǒng)的識(shí)別率最高達(dá)100%，最低也達(dá)到了86%，系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單合理。

4 結(jié)語(yǔ)

基于機(jī)器視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。本文討論了系統(tǒng)設(shè)計(jì)中涉及的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)，以及在實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)時(shí)需要解決的難點(diǎn)以及重點(diǎn)。目前手勢(shì)識(shí)別技術(shù)還不夠成熟，但我相信手勢(shì)識(shí)別會(huì)增強(qiáng)現(xiàn)如今的人機(jī)交互模式，促進(jìn)人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展。

［1］裴向東，陳簫，等.基于USB-FIFO的FPGA與上位機(jī)通信的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2012，（4）.

［2］馮志全，蔣彥.手勢(shì)識(shí)別研究綜述［J］.濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，（4）.

［3］楊青，陳喆.一種用于手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)的指尖檢側(cè)方法［A］.2010年通信理論與信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)論文集［C］.2010.