本文主要研究了动态手势识别在PPT 播放当中的应用，即在播放过程中能够通过动态手势控制PPT 的翻页 。首先在动态手势检测的研究中，通过采用背景差分和基于HSV 的肤色建模相结合的方法，分割出了较好的动态手势图像 。其次，通过对几种动态手势的跟踪算法的分析与比较，采用了主流的非线性跟踪算法，通过对得到的手势图像中的V 分量值的人为设置，消除了在跟踪过程中脸部及其他的类肤色干扰，从而避免了手势跟踪过程中的遮挡问题 。最后通过采用隐马尔可夫模型与阈值Max 相结合的方法，实现了对PPT 播放的实时控制 。实验结果表明动态手势的识别能够应用到PPT 播放当中，并最终实现了利用动态手势来实时控制PPT 的翻页 。
实时动态手势的识别及应用可以把我们的双手从鼠标键盘中解放出来，使得人机交互更加自然和人性化，吸引了大批学者的研究与学习，并且在很多方面都得到一定的应用 。三星公司在智能电视ES8000中加入了手势控制的功能，用户只需要在屏幕面前挥动下手，就可以通过内置在电视机里面的摄像头对手势进行采集及识别，从而对电视进行从简单到复杂的操作 。
本文的所要完成的工作是可以利用手势的运动，实时并准确的控制P P T 的播放 。研究的内容包括实时动态手势的采集、实时动态手势的图像预处理及分割、实时动态手势的跟踪和实时动态手势的识别及应用等部分 。实时动态手势的输入利用摄像头进行采集;在配置有OpenCv2.0 的VS2008 的环境下建立一个动态手势识别及应用的系统; 肤色建模选择对光照强度不敏感的H S V 色彩空间; 利用背景差分和基于HSV 的肤色直方图的结合对动态手势进行分割;动态手势的跟踪采用了非线性的粒子滤波，跟踪的同时获得了手势运动的实时数据，并对轨迹进行了特征提取;动态手势的识别采用了技术发展成熟的隐马尔可夫模型，并对PPT 的播放做了初步的研究，最后对隐马尔可夫模型与手势运动轨迹过程中的阈值Max 相结合的方法进行了探索研究 。
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