基于Zynq的手势识别系统的研究

发布时间：2017-05-28 16:04

  本文关键词：基于Zynq的手势识别系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人机交互技术随着计算机技术的发展而不断进步,人们对于人机交互的便捷性、高效性的要求也越来越高。新的人机交互方式正朝着多样性、便携性的方向发展。手势识别正顺应这一发展潮流,能使人与计算机的交互变的像人与人之间的交流那样便捷、自然。手势识别技术已成为人机交互领域的一个重要研究课题。本文在认真研究了国内外关于手势识别的相关技术的基础上,采用了基于肤色、运动、形状及宽度等特征的手势分割算法。以方向角和运动速率作为手势识别特征,并运用动态时间规整模型(Dynamic Time Warping, DTW)对手势进行训练和识别。最后将识别效果以一个基于手势识别的图片浏览器的形式表现出来。本设计以Xilinx公司的ZedBoard板作为系统硬件开发平台,采用软硬件协同设计的思想将视频图像采集,图像预处理,手势分割,特征提取及识别、显示集合到一个嵌入式系统中。图像预处理的硬件加速由Zynq芯片中的FPGA部分完成,视频图像采集,手势分割,特征提取及识别等算法由ARM处理器部分完成。这种设计方案能够充分利用FPGA强大的并行运算能力与丰富的逻辑资源以及ARM在实现复杂算法和搭建操作系统方面的优势。本设计完成的主要工作包括：(1)在Zynq芯片的可编程逻辑部分完成硬件工程的搭建,主要包括硬件加速IP核的生成与挂载,图像传输通道的配置以及HDMI高清显示等。其中,硬件加速IP核由高层次综合工具Vivado_HLS设计完成。(2)在ZedBoard板上搭建嵌入式Linux系统,主要包括Linux系统移植,交叉编译环境的搭建以及OpenCV库和Qt库的移植等。(3)在ARM部分实现系统软件设计,主要包括硬件加速IP和图像传输通道IP的控制,手势分割、特征提取和识别算法的实现,以及利用Qt实现系统操作界面的设计等。本设计采用软硬件协同设计的思想实现了基于Zynq的手势识别系统,达到了预期的效果,系统具有实时性好、识别率高和界面友好等特点。
【关键词】：Zynq 手势识别 DTW 软硬件协同设计 Linux
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 手势识别的难点13-14
• 1.4 论文主要研究内容及结构14-16
• 第2章 基于Zynq的手势识别系统的总体结构16-24
• 2.1 系统总体结构16-17
• 2.2 开发平台17-23
• 2.2.1 Zynq平台简介17-19
• 2.2.2 ZedBoard开发板19-22
• 2.2.3 USB接口22
• 2.2.4 DDR控制器22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第3章 手势识别相关算法24-46
• 3.1 手势识别流程概述24-25
• 3.2 手势分割算法25-34
• 3.2.1 颜色空间转换25-28
• 3.2.2 中值滤波28-29
• 3.2.3 腐蚀膨胀29
• 3.2.4 运动前景检测29-32
• 3.2.5 人脸干扰去除32-33
• 3.2.6 手臂干扰去除33-34
• 3.3 特征提取与识别算法34-43
• 3.3.1 特征提取算法研究34-38
• 3.3.2 识别算法研究38-43
• 3.4 基于DTW算法的手势识别43-45
• 3.4.1 模板训练43-44
• 3.4.2 识别过程44-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第4章 基于Zynq的手势识别系统的实现46-60
• 4.1 开发流程概述46-47
• 4.2 硬件工程设计47-55
• 4.2.1 硬件工程47-49
• 4.2.2 AXI接口49-50
• 4.2.3 AXI VDMA配置50-52
• 4.2.4 图像预处理的硬件加速52-55
• 4.3 软件设计55-59
• 4.3.1 嵌入式Linux系统搭建55-57
• 4.3.2 交叉编译环境搭建57-58
• 4.3.3 OpenCV和Qt的移植58-59
• 4.3.4 软件工程的创建与移植59
• 4.4 本章小结59-60
• 第5章 系统调试与实验结果分析60-78
• 5.1 系统设计方案与实现60-63
• 5.1.1 手势识别设计方案60
• 5.1.2 手势训练及识别过程60-63
• 5.2 平台搭建与系统演示63-68
• 5.2.1 硬件平台搭建63-64
• 5.2.2 系统演示64-68
• 5.3 性能测试与结果分析68-74
• 5.3.1 系统测试及分析68-71
• 5.3.2 硬件加速对比分析71-74
• 5.4 器件资源利用率74-75
• 5.5 遇到的主要问题及解决方法75-77
• 5.6 本章小结77-78
• 第6章 总结与展望78-80
• 6.1 总结78-79
• 6.2 展望79-80
• 参考文献80-84
• 致谢84-85
• 作者简介85

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1 ;新型手势识别技术可隔着口袋操作手机[J];电脑编程技巧与维护;2014年07期

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本文编号：402954