android 手势识别算法,基于安卓的视觉手势识别系统的制作方法

本发明属于Android平台技术领域。

背景技术：

手势是人类交流沟通中不可分割的一部分，视觉手势识别技术在最近几年也得到了一些应用，这一技术开辟了人机交互系统的新方向，因此对视觉手势的研究具有很大的现实意义。

技术实现要素：

系统处理流程设计:在系统的设计过程中，系统结构流程如下:首先，手机用户安装软件，打开软件之后进入主界面;然后会是缩略图界面，握拳向左向右移动来浏览大量图片;我们可以通过手势张开打开图片;然后进入大图模式界面，手掌靠近摄像头图片放大，手掌远离摄像头，图片缩小;在操作时手掌与摄像头距离保持不变时，手掌前后左右移动，图片也将前后左右移;最后手势握拳关闭图片，回到缩略图界面;这就是整个的系统流程，在这里需要说明的就是，手机用户必须将软件进行安装;用户手机需具有前置摄像头;用户在进行手势识别过程中手势的变化要比较明显，否则识别不出。

系统功能和模块的设计:手势识别系统包括图像采集模块，手势识别模,Android应用模块;图像采集模块利用摄像头驱动模块来启动摄像头，按照一定的帧率采集用户手势图像，并发送到手势识别模块处理;手势识别模块利用手势特征模型对深度图像数据进行算法处理，识别出其中的人手运动事件并发送到Android应用模块;Android应用模块根据接收到的手势消息类型产生特定的应用行为;

1.手势跟踪与识别:手势识别的基本流程，主要是手势图像的采集，手势识别，人机交互;在手势识别的过程中，通过哈尔分类器识别出视觉手势，在这之前要首先进行图像的采集和预处理过程，同时还要进行手势跟踪;在哈尔分类器进行手势识别过程之后进行人机交互过程，在此过程中，主要依靠的是哈尔分类器;

2.运动轮廓检测:运动轮廓检测作为识别流程的第一个环节，其重要性不言而喻，如果此环节无法检测出人手，下面的手势识别流程将无法进行，同时检测效果的好坏也将直接影响到后续的过程，并最终影响到识别结果;这一步的主要工作就是将有意义的区域---人手区域从序列图中分列出来;

在运动轮廓检测过程中，通过手势跟踪与识别得到的图像序列会在这一环节中得到利用;首先，该环节利用差分法来检测图像序列从而检测出运动轮廓;然后，进行轮廓去噪声以及形态学处理;最后，进行运动轮廓的提取,提取出的运动轮廓对于手势动作的识别具有决定性的意义;

3.手势动作识别:手势识别阶段利用跟踪阶段得到了人手轮廓轨迹信息进行手势动作的识别，并输出人手识别的结果;

包含手势的深度图像经过运动轮廓的检测过程之后，系统进行人手锁定功能，这个时候会有两种判定结果:一是进过判定之后结果为“否”，继续传入图像序列进行运动轮廓检测;二是判定结果为“是”，进行人手轮廓锁定、人手跟踪以及跟踪的判定;系统在经过跟踪判定之后，若手势识别成功，则就会将识别出的手势运动消息传送下去;否则，判为失败继续检测运动轮廓。