47、基于视觉的RoboCup MSL联赛裁判手语识别系统

基于视觉的RoboCup MSL联赛裁判手语识别系统

1 引言

实时系统中的人机交互中，手势识别是一个活跃的研究领域，有着广泛的应用前景。然而，基于视觉的实时手势识别系统需要快速且鲁棒的手部检测和手势识别能力。本文将介绍一种基于视觉的裁判手语识别系统，该系统能够识别裁判的静态和动态手势，并将其转换为相应的命令发送给机器人。

2 相关工作

2.1 支持向量机（SVM）

支持向量机是一种基于统计学习理论的技术，在处理高维数据时表现出色。其目标是通过最大化两类之间的间隔，找到最优的分离超平面。在手势识别领域，SVM被广泛应用于机器人足球阵型分类、面部表情分类、道路标志识别等多个方面。

2.2 隐马尔可夫模型（HMM）

隐马尔可夫模型在语音识别和手写识别中取得了成功应用，也被广泛用于手势识别。它可以对动态手势的时间变化过程进行建模，通过学习模型参数来实现手势的识别。

2.3 其他相关技术

在特征选择和统计技术方面，有人提出使用白 - 绿过渡直方图来确定机器人的方向，该技术计算时间短且可靠性高。

3 预处理和特征提取

3.1 静态手势分类

3.1.1 质心距离

质心距离签名是一种形状签名，通过计算手部轮廓边界点到形状质心的距离来表示手部形状。其计算公式为：
[d(i) = \sqrt{[x_i - x_c]^2 + [y_i - y_c]^2}, i = 0, \ldots, N -1]
其中，(d(i)) 是计算得到的距离，(x_i) 和 (y_i) 是轮廓点的坐