劉金魁

（河南工業(yè)和信息化職業(yè)學(xué)院，河南 焦作 454003）

手勢識別作為新一代高科技人機交互的輸入方式，在相關(guān)適用領(lǐng)域得到了廣泛的研究與應(yīng)用。手勢識別通過自然直觀的視角輸入手勢，在人機意圖相互作用下進行信息交流、互動娛樂和學(xué)習(xí)指導(dǎo)等。這種識別技術(shù)的原理是通過攝像頭視頻圖像獲取人的手勢圖像，經(jīng)過對手勢特征的處理，設(shè)計識別模式，實現(xiàn)對手勢的理解，達到人機交互的目的。由于人的手勢存在不同的特征、差異多樣性以及皮膚和彈性等因素，造成軟件系統(tǒng)在實現(xiàn)手勢計算識別時存在一定的難度。同時，在識別過程中，受周圍環(huán)境、溫度變化的干擾，降低了手勢識別的有效性和準(zhǔn)確性[1]。因此，為了完善視覺手勢識別技術(shù)，在計算機技術(shù)的基礎(chǔ)上，運用單攝像頭捕獲手勢圖像的方式，創(chuàng)新設(shè)計系統(tǒng)軟硬件構(gòu)件，開展基于嵌入式系統(tǒng)的視覺手勢識別方法。

1. 嵌入式系統(tǒng)

嵌入式系統(tǒng)是一個功能完備、可獨立運行的軟硬件集成的系統(tǒng)，在現(xiàn)代計算機技術(shù)支持下，通過運算器和控制器進行傳感與檢測、實施操作系統(tǒng)等一系列操作，完成系統(tǒng)應(yīng)用功能。嵌入式系統(tǒng)是一種完全嵌入受控器件內(nèi)部，為特定應(yīng)用而設(shè)計的專用計算機系統(tǒng)[2]。嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用非常廣泛，在工業(yè)生產(chǎn)、交通管理、家庭智能管理和電子商務(wù)等各種控制、監(jiān)視的設(shè)備中被應(yīng)用[3]。嵌入式系統(tǒng)與其他普通計算機系統(tǒng)不同，在應(yīng)用開發(fā)上需要特殊的環(huán)境和開發(fā)工具，可以根據(jù)要求，實施合理的優(yōu)化，并能進行多任務(wù)文件管理。嵌入式系統(tǒng)良好的應(yīng)用性能，滿足了用戶的需求，得到了廣泛的應(yīng)用和快速發(fā)展[4]。

嵌入式系統(tǒng)為各種移動計算設(shè)備預(yù)留統(tǒng)一的訪問層接口，提供強大的網(wǎng)絡(luò)功能，支持TCP/IP協(xié)議及其他協(xié)議。嵌入式系統(tǒng)穩(wěn)定性較強，系統(tǒng)在運行過程中不需要用戶任何操作命令，只是通過管理系統(tǒng)發(fā)出的調(diào)用命令直接為用戶提供指定的服務(wù)。嵌入式操作系統(tǒng)和應(yīng)用軟件質(zhì)量高、可靠性強，代碼固化嵌入計算機的ROM中[5]。嵌入式操作系統(tǒng)可以進行多任務(wù)運行模式，用戶通過運行平臺，實時開展各種任務(wù)的應(yīng)用和管理，而且任務(wù)文件內(nèi)存系統(tǒng)能夠隨時拆卸，方便用戶的應(yīng)用與管理。

2. 基于嵌入式系統(tǒng)的視覺手勢識別

隨著嵌入式技術(shù)的不斷發(fā)展，一種基于嵌入式系統(tǒng)的視覺手勢識別技術(shù)被創(chuàng)新開發(fā)出來。該識別系統(tǒng)通過ARM嵌入式平臺，利用攝像視頻進行采集和顯示，運用計算機系統(tǒng)分割得到二值化圖像并進行濾鏡處理，最后完成不同手勢輪廓匹配，實現(xiàn)手勢識別。

2.1 靜態(tài)視覺手勢識別

嵌入式識別系統(tǒng)通過對手勢的靜態(tài)和動態(tài)分析，分別進行識別與提取，以利于系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確掌握被跟蹤對象的不同特征，為實現(xiàn)快速、高效的自動跟蹤奠定基礎(chǔ)。在進行靜態(tài)視覺手勢識別前，首先對攝取的手部區(qū)域與場景進行分割，然后對手的輪廓和區(qū)域采用一種基于模糊集和模糊運算的方法進行運算提取，并對視頻空域?qū)崟r的背景、膚色等信息進行模糊運算，最后計算分割，得出精確的人手圖像。

在對手勢進行初始識別提取時，由于攝像頭采集到的圖像原始形態(tài)比較模糊，如果直接采用原始圖像進行手勢識別，就會影響識別的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，需要對采集的原始圖像進行預(yù)處理，通過攝像區(qū)域色彩空間轉(zhuǎn)換、平滑處理和精準(zhǔn)的閾值分割等一系列處理，確保圖像采集的精準(zhǔn)性。圖像在采集、傳輸過程中，由于外界環(huán)境的影響會對攝取的圖像產(chǎn)生變化，因此，需要進行預(yù)處理。在對膚色的檢測與分割過程中，需要采取HSV顏色空間和 YCrCb 顏色空間這兩種顏色空間進行處理。圖像拍攝完成后，圖像信號在產(chǎn)生、傳輸過程中，會受到外界環(huán)境各種噪聲的干擾，使圖像帶有不同性質(zhì)噪聲的現(xiàn)象，嚴重影響圖像提取的準(zhǔn)確性。因此，圖像在進行特征提取、分割之前都會進行平滑處理。噪聲對圖像造成的失真和變形有些是不易被發(fā)現(xiàn)的，只有在圖像處理時才被發(fā)現(xiàn)。

圖像噪聲的消除大都采用低通濾波的方法進行處理，以保證圖像提取的精準(zhǔn)性和可靠性。靜態(tài)手勢的識別主要是以手部靜止形態(tài)作為手勢特征，通過采集、提取的手部輪廓特征進行檢測與模糊運算，運用灰度值計算圖像，分割得出圖像二值圖，完成手勢信息識別。

2.2 動態(tài)視覺手勢識別

在動態(tài)視覺手勢識別過程中，通過嵌入式系統(tǒng)進行手勢的圖像信息以及相應(yīng)的視頻信息的輸入，利用攝像機拍攝，獲取手勢的姿勢、形狀、手指指尖的特征，再把捕獲的信息特征用平面圖的形式表現(xiàn)出來，并對圖像進行平滑處理，把一些雜質(zhì)噪聲和無關(guān)信息預(yù)處理，以數(shù)字化的形式進行傳遞，完成動態(tài)視覺識別過程。

3. 試驗

選用6臺主機, 共計30個節(jié)點, 以此為試驗環(huán)境, 驗證基于嵌入式系統(tǒng)的視覺手勢識別方法的有效性。

3.1 試驗參數(shù)設(shè)置

試驗參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 試驗參數(shù)設(shè)置

3.2 試驗結(jié)果與分析

分別使用基于網(wǎng)絡(luò)安全梯度視覺手勢識別方法、基于分布并行處理視覺手勢識別方法、基于嵌入式系統(tǒng)的視覺手勢識別方法對手勢信息進行識別，對比三種不同方法識別精準(zhǔn)度。

3.2.1 靜態(tài)視覺手勢

靜態(tài)視覺手勢下，三種方法識別精準(zhǔn)度對比情況如圖1所示。

圖1 靜態(tài)視覺手勢下三種方法識別精準(zhǔn)度

由圖1可知，在5次試驗下，網(wǎng)絡(luò)安全梯度方法的識別精準(zhǔn)度為75%，分布并行處理方法的識別精準(zhǔn)度為70%，而嵌入式系統(tǒng)識別精準(zhǔn)度為93%。在20次實驗下，網(wǎng)絡(luò)安全梯度方法的識別精準(zhǔn)度為62%, 分布并行處理方法的識別精準(zhǔn)度為70%, 而嵌入式系統(tǒng)識別精準(zhǔn)度為95%。由此可知，基于嵌入式系統(tǒng)的視覺手勢識別方法對靜態(tài)視覺手勢信息識別精準(zhǔn)度較高。

3.2.2 動態(tài)視覺手勢

動態(tài)視覺手勢下，三種方法識別精準(zhǔn)度對比情況如圖2所示。

圖2 動態(tài)視覺手勢下三種方法識別精準(zhǔn)度

由圖2可知，網(wǎng)絡(luò)安全梯度方法的識別精準(zhǔn)度在試驗次數(shù)為10次時, 識別精準(zhǔn)度達到最低, 為52%；分布并行處理方法的識別精準(zhǔn)度在試驗次數(shù)為20次時，識別精準(zhǔn)度達到最低, 為33%; 嵌入式系統(tǒng)的識別精準(zhǔn)度在試驗次數(shù)為15次時, 識別精準(zhǔn)度達到最低, 為89%。由此可知，基于嵌入式系統(tǒng)的視覺手勢識別方法對動態(tài)視覺手勢信息識別精準(zhǔn)度較高。

4. 結(jié)束語

人機交互、操作自由的智能嵌入式系統(tǒng)視覺手勢識別方法以其良好的專用性、實時性和可靠性滿足了用戶的需求。在現(xiàn)代計算機技術(shù)支持下，通過對手勢圖像靜態(tài)特征和動態(tài)特征的分別跟蹤、獲取和預(yù)處理，運用計算分割，得出手勢圖像的識別方法，保證了手勢識別的精準(zhǔn)性和可靠性。現(xiàn)代嵌入式手勢識別系統(tǒng)改變了傳統(tǒng)嵌入式手勢識別系統(tǒng)存在的識別技術(shù)不精準(zhǔn)、可靠性差的問題，運用先進的計算分割方法，通過采集與提取手勢輪廓、形態(tài)等特征，對手勢整體結(jié)構(gòu)進行分析檢測，提高了手勢識別的正確性和實時性。

基于嵌入式系統(tǒng)視覺手勢識別方法，發(fā)揮了手勢識別的精準(zhǔn)性和高效性，為專用特定需求的用戶提供了有利保障。但是，在目前手勢識別中，由于人手的膚色、彈性和自由性及拍攝背景存在較大差異，容易給手勢識別帶來困難。動態(tài)手勢指令較少，而且只能進行單手指令，針對存在的手勢識別問題，仍需要進行研究和創(chuàng)新，以促進未來視覺手勢識別技術(shù)的不斷完善和良好發(fā)展。