Bàn tay Nắm Xịe Khép
Nắm 95% 1% 4%
Xịe 3% 96% 1%
Khép 5% 1% 94%
3.3 Đánh giá
Em nhận thấy các chương trình điều khiển robot, các ứng dụng giải trí đều xử lý qua các cử chỉ của con người khi nĩ di chuyển. Nên các đối tượng được xử lý và nhận dạng cần được theo vết và đưa ra kết quả bởi việc xử lý thơng tin tức thời. Bài tốn được mở rộng thêm về nhận dạng bàn tay nghiêng phải và nghiêng trái, bàn tay tiến lại gần và lùi ra xa và nhận dạng ảnh chuyển động.
Kết luận và hƣớng phát triển
Luận văn tập trung vào trình bày các khái niệm, cơng thức, thuật tốn phát hiện màu da thơng qua ngưỡng RGB, khoảng cách Mahalanobis. Trình bày các thao tác hình thái học trong xử lý ảnh như xĩa nhiễu, tách các thành phần liên thơng trong nhận dạng với bộ phân lớp và xây dựng được chương trình demo cho các việc nhận dạng cử chỉ bàn tay.
Hướng phát triển của luận văn: Đưa ứng dụng nhận dạng cử chỉ bàn tay của đề tài vào việc xử lý, điều khiển hoạt động robot. Ứng dụng vào thiết kế xe lăn “đa năng”cho người khuyết tật. Với những động tác cơ bản (tiến, lùi, qua trái, qua phải, dừng lại) người khuyết tật điều khiển chiếc xe như mong muốn của họ. Nhận dạng những sự chuyển động bất thường diễn ra trong nhà khi khơng cĩ chủ nhà ở nhà.
Phụ lục
1) Điều kiện cài đặt :
Giống như bất kỳ ứng dụng nào khác, Windows SDK cung cấp các cơng cụ, trình biên dịch, tiêu đề, thư viện và giúp đỡ một hệ thống mới mà các nhà phát triển cĩ thể sử dụng để tạo ra các ứng dụng chạy trên Microsoft Windows. Bạn cĩ thể sử dụng Windows SDK để viết các ứng dụng bằng cách sử dụng mơ hình (NET Framework) lập trình bản (Win32/COM).
a) Yêu cầu của hệ thống :
- Các hệ điều hành được hỗ trợ: Windows 7, Windows Server 2003 R2 Standard Edition (32-bit x86), Windows Server 2003 R2 Standard x64 Edition, Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Vista, Windows XP Service Pack 3.
- Nền tảng kiến trúc: Cài đặt SDK này hoặc tạo ra các ứng dụng cho chipset nền tảng X86, X64, và Itanium.
- NET Framework: cài đặt NET Framework phiên bản 4.0.
- Visual Studio: Sử dụng SDK này với phiên bản Studio trực quan 2005, 2008, và 2010, bao gồm phiên bản Express.
- OpenCV: Sử dụng OpenCV-2.3.1-win-superpack được tải trên
http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.3.1/
b) Hƣớng dẫn :
- Bạn cĩ thể tải SDK trên trang web: http://www.microsoft.com/en- us/download/details.aspx?id=29866 và http://www.microsoft.com/en- au/download/details.aspx?id=30140
- Sau đĩ bạn cài đầu tiên chương trình “KinectSDK-v1.5-Setup” và tiếp đến “KinectDeveloperToolkit-v1.5.1-Setup”.
Hình 1: Hướng dẫn cài đặt.
TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
[1]. TS Nguyễn Thanh Bình, Th.S Võ Nguyễn Quốc Bảo, Xử lý âm thanh, hình ảnh,Học Viện Bưu Chính Viễn Thơng, 2007, pp 76-84.
[2]. PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, Xử Lý Ảnh, Học Viện Bưu Chính Viễn Thơng, 2006, pp 74-80.
TÀI LIỆU TIẾNG ANH
[3]. Cristina Manresa, Javier Varona, Ramon Mas and Francisco J. Perales, Real- Time Hand Tracking and Gesture Recognition for Human-Computer Interaction,
ELCVIA(5), No. 3, 2000, pp 1-8.
[4]. Francesca Gasparini, Raimondo Schettini, Skin segmentation using multiple thresholding, DISCO, pp 1-8.
[5]. Jason Weston, Support Vector MaChine and Statistical Learning Theory,JASON, No. 3, 2005, pp 1-34.
[6]. Laura Keyes, Adam Winstanley, Using Moment Invariants for Classifying Shapes
on Large_Scale Maps, National University of Ireland Maynooth, pp 1-5.
[7]. Muharrem Mercimek, Kayhan Gulez and Tarik Veli Mumcu, Real object recognition using moment invariants, 2005, pp 1-6.
[8]. OpenCV, OpenCV Reference Manual, 2010, pp 267-268.
[9]. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing 3rd, Prentice Hall, 2010, pp 649-684.