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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

通过kinect实现手势控制音乐播放器，具体功能有手势控制播放器的播放和暂停，控制上一首、下一首歌曲的播放，控制音量的大小，选择歌曲等。

随着计算机科学与技术的高速发展，人机交互技术已经进入多通道、多媒体的智能人机交互阶段。利用计算机理解人类的多种感觉和动作，取代鼠标和键盘，使得人机交互方式更加自然、高效，已成为新一代人机交互领域的研究热点。手势及人体姿势作为一种直观、自然地输入操作方式，尤其是目前机械智能化的广泛应用，更使得手势及人体姿势作为输入操作方式成为一种大众化趋势，其已成为当今人机交互领域的一个重要分支，具有广阔的应用前景和市场价值。

国内外研究现状

作为新一代人机交互领域的关键技术，手势识别是一项极富创新和挑战性的研究课题。根据人的手部是否运动，手势分为静态手势和动态手势；根据手势的作用，手势分为操作性手势和交流性手势；根据手势在信息表达中所处的地位，手势分为自主性手势和非自主性手势；根据交流中手势的作用对象，手势分为离心手势和向心手势。

2. 研究的基本内容

通过kinect实现不同手势控制音乐播放软件的不同功能。主要的研究内容包括：

1、肤色识别，检测出图像中人体皮肤的区域。

2、手势的分割，即背景过滤，通过深度信息把手形从背景中提取出来。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、实施方案

音乐播放软件界面类似于下图所示

上一首、下一首、播放/暂停的功能用一只手就可完成。

音量、歌曲选择的功能计划用两只手完成。

手掌摊开即五指状态相当于鼠标移动，握拳相当于选定目标。

上一首功能为例：

手掌张开并移动到上一首按钮的位置，再握拳选定即可完成。

列表功能为例：

一只手手掌张开移动至列表按钮，握拳选中，这时弹出歌曲列表，另一只手手掌张开移动至想要播放的歌曲，握拳选中，即可播放该歌曲。

2、进度安排

2月15日—2月28日，完成开题报告

2月29日—3月13日，完成文献翻译

3月14日—3月15日，完成肤色识别

3月16日—3月24日，完成手势分割，通过深度信息把手形从背景中提取出来，并将手部轮廓提取出来，同时识别指尖的数目

3月25日—4月2日，完成运动手势特征的建立，进行动态手势的匹配与识别

4月2日—4月10日， 完成音乐播放软件外观及功能的设计

4月10日—5月10日，撰写毕业论文，指导老师检阅，准备答辩。

3、预期效果

通过kinect实现手势控制音乐播放器，具体功能有手势控制播放器的播放和暂停，控制上一首、下一首歌曲的播放，控制音量的大小，选择歌曲。

4. 参考文献

[1]黄季冬.动态手势识别技术研究与实现[d].武汉:华中科技大学,2012.

[2]曹雏清,李瑞峰,赵立军.基于深度图像技术的手势识别方法[j].计算机工程,2012,38(08):16-18.

[3]徐鹏飞,张红英.基于kinect深度图像信息的手势分割和指尖检测算法[j].西南科技大学学报,2014,(1):49-54.