手势识别基础知识与基于DSP的手势识别设计方案

　　基于模板匹配

　　1）直接匹配法：利用输入手势与训练好的标准模板的相似度

　　优点：原理简单，易于添加或改进模板；

　　缺点：无法解决手势的时间可变性，识别精度低；

　　2）动态时间规整（DTW）：把输入手势时间轴非线性地映射到模板事件轴，再进行模板匹配

　　优点：消除时间可变性，操作简单；

　　缺点：时间规整过程引入误差，降低识别精度；

　　基于概率统计

　　隐性马尔科夫模型（HMM）模型：训练时每一种手势对应一个HMM model，识别时取概率最大的一个HMM即可

　　优点：尤其适用于时间序列的建模，对复杂度高的动作也具有较高的识别精度，易于添加或修改手势库；

　　缺点：训练强度大

　　基于数据分类

　　神经网络（NN）模型：基于某种学习准则循环进行学习，使得下次犯错误的概率最低

　　优点：自适应的学习方法，容错能力强，不易受噪声干扰；

　　缺点：计算量大，费时，对于动态手势识别效果远不如静态的。

　　手势识别电视机遥控器是集合图像采集、手势识别和红外遥控三大主要功能的控制装置。依据要实现的采集图像能力和DSP处理视频流能力的功能要求，确定系统结构如图1所示。

　　图1手势识别电视遥控器系统结构

　　本系统采用了双DSP共同工作的方式，主要由六个模块组成。

　　1）摄像头模块：由摄像头OV7620及驱动电路组成，负责手势图像采集。

　　2） DSP1：核心是TMS320F2812，负责对图像采集及预处理，与上位机网络通信和用户按键信息的输入。

　　3）上位机：显示实时采集的图像，图像处理结果和调试参数等。

　　4）双端口RAM模块：实现两个DSP之间的高效数据通信。

　　5） DSP2：负责提取手势图像特征和向红外遥控模块发送指令。它从双端口RAM获取图像数据，从图像中提取有用的特征，并将判断结果转换成相应的遥控指令。

　　6）红外遥控模块：负责学习电视机配套遥控器的红外遥控指令，将其放入指定的存储空间中。在DSP2给出发射指令时，查询存储空间，获取对应的红外指令并发射。