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摘 要

随着人们生活质量的提高和智能识别技术的发展，智能的人机交互方式已经逐渐地呈现在人们的眼前。手势是人类从未开化的文明开始就一直使用至今的最早的交流方式。它是指人类通过特定的手指，手掌等部位组成的富有含义的肢体语言。在人类长期的生产实践中，手势被赋予十分丰富的含义，再加上手有许多关节如指、掌、肘等部位组成，活动幅度大，手势便拥有了十分强大的灵活性，因此手势成为了人类之间交流的最有力的方式，在人类语言中枢中占有十分重要的作用。近年来针对手势检测涌现出许多算法，然而这些算法或多或少存在着许多缺陷比如精确度不高，稳定性差，硬件成本高等。因此，本文提出一种新型的随机森林算法来解决手势检测与识别中遇到的问题。通过随机森林算法，使得手势检测与识别变得更加准确便捷。

关键词：手势检测；随机森林；决策树

Research on gesture Detection and recognition method based on Stochastic Forest

Abstract

With the improvement of people's quality of life and the development of intelligent identification technology, intelligent human-computer interaction has gradually appeared in the eyes of people. Gestures are the earliest form of communication ever since uncivilized civilization. It refers to human body language that is made up of specific fingers, palms, etc. In human production practice for a long time, gestures are given a very rich meaning, plus the hand has many joints such as fingers, palms, elbows and other parts of the composition, large range of activities, the gesture has a very strong flexibility, So gestures have become the most powerful way of communicating between humans, in the human language. Play a very important role in the armature. In recent years, there are many algorithms for gesture detection. However, these algorithms have many defects, such as low accuracy, poor stability, high hardware cost and so on. Therefore, a new stochastic forest algorithm is proposed to solve the problems in gesture detection and recognition. By means of random forest algorithm, hand gesture detection and recognition can reduces the cost of hardware, and makes gesture detection and recognition more convenient and fast.

Keywords: gesture detection; random forest;decision tree

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究手势检测与识别的意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 论文章节安排 2

第二章 手势检测与识别的理论 3

2.1 机器学习 3

2.2 基于机器学习的目标检测与识别 5

2.3 基于图像处理的特征提取 6

2.3.1 图像的特征 6

2.3.2 图像的特征提取 6

2.4 基于机器学习的手势检测与识别 7

2.5本章小结 8

第三章 随机森林分类器 9

3.1 决策树 9

3.1.1 决策树的基本原理 9

3.1.2决策树的学习 10

3.1.3 决策树的训练 11

3.2 随机森林分类器 12

3.2.1 随机森林的含义 12

3.2.2随机森林的创建 12

3.2.3随机森林小结 13

3.3本章小结 14

第四章 手势检测与识别的实验 15

4.1训练样本集 15

4.2样本的特征描述 15

4.3训练分类器 17

4.4 MATLAB实验仿真 17

4.4 本章小结 19

第五章 全文总结 20

5.1 全文总结 20

5.2 结束语 20

参考文献 22

致 谢 24

第一章 绪论

1.1研究手势检测与识别的意义

手势检测与识别是指通过计算机进行模式识别，图像处理等方式来检测手势的空间和类别。比起语音交流，手势更具有独特的优势，比如人与人之间，人与机器之间的交流，可以直观的把手势检测当做是搭建在人机交互之间的重要桥梁。

近年来，随着人们的生活水平提高，人们对更高品质的生活的需求不断增长，市场上已经出现了许多基于智能化技术的手势检测与识别系统。这些设备甫一出现，就表现出人们对这些设备的需求和渴望。下面就列出几个设备：

智能家电：苹果、三星早已推出手势电视，解决了人们需要传统遥控器的烦恼，只要要几个简单的手势就可以实现频道切换和播放节目的功能。

体感游戏：这种游戏通过手势等肢体动作就可以进行游戏娱乐的方式，减少了用户的硬件成本，增加了用户的趣味性，满足了人们对高品质生活的需求。

智能机器人：通过机器人眼睛里的摄像头来进行扫描识别主人的手势，来做出相应的动作，比如倒茶，打扫等家政工作，提高了人们的生活水平。

由此可以推断出，在智慧城市中，手势检测与识别技术的产生推动了人机交互的发展，在计算机视觉技术和智能化系统中占有举足轻重的地位。

1.2 国内外研究现状

研究手势检测与识别时不仅要在输入的图像中识别手势的空间和类别，同时涉及到计算机视觉技术如图像分割等原理。简单的来说，手势检测与识别的目的就是让计算机理解人类的手势语言来做出相对应的反馈动作。这里简单地介绍下之前人们的对于手势检测与识别已经做出的工作：

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