基于模板匹配

　　1）直接匹配法：利用輸入手勢與訓練好的標準模板的相似度

　　優點：原理簡單，易于添加或改進模板；

　　缺點：無法解決手勢的時間可變性，識別精度低；

　　2）動態時間規整（DTW）：把輸入手勢時間軸非線性地映射到模板事件軸，再進行模板匹配

　　優點：消除時間可變性，操作簡單；

　　缺點：時間規整過程引入誤差，降低識別精度；

　　基于概率統計

　　隱性馬爾科夫模型（HMM）模型：訓練時每一種手勢對應一個HMM model，識別時取概率最大的一個HMM即可

　　優點：尤其適用于時間序列的建模，對復雜度高的動作也具有較高的識別精度，易于添加或修改手勢庫；

　　缺點：訓練強度大

　　基于數據分類

　　神經網絡（NN）模型：基于某種學習準則循環進行學習，使得下次犯錯誤的概率最低

　　優點：自適應的學習方法，容錯能力強，不易受噪聲干擾；

　　缺點：計算量大，費時，對于動態手勢識別效果遠不如靜態的。

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　　手勢識別電視機遙控器是集合圖像采集、手勢識別和紅外遙控三大主要功能的控制裝置。依據要實現的采集圖像能力和DSP處理視頻流能力的功能要求，確定系統結構如圖1所示。

　　圖1手勢識別電視遙控器系統結構

　　本系統采用了雙DSP共同工作的方式，主要由六個模塊組成。

　　1）攝像頭模塊：由攝像頭OV7620及驅動電路組成，負責手勢圖像采集。

　　2） DSP1：核心是TMS320F2812，負責對圖像采集及預處理，與上位機網絡通信和用戶按鍵信息的輸入。

　　3）上位機：顯示實時采集的圖像，圖像處理結果和調試參數等。

　　4）雙端口RAM模塊：實現兩個DSP之間的高效數據通信。

　　5） DSP2：負責提取手勢圖像特征和向紅外遙控模塊發送指令。它從雙端口RAM獲取圖像數據，從圖像中提取有用的特征，并將判斷結果轉換成相應的遙控指令。

　　6）紅外遙控模塊：負責學習電視機配套遙控器的紅外遙控指令，將其放入指定的存儲空間中。在DSP2給出發射指令時，查詢存儲空間，獲取對應的紅外指令并發射。

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