1、隨著計算機的普及和投影儀的廣泛使用，投影環(huán)境下的人機交互方式成為新的研究熱點。與傳統(tǒng)的交互方式如鍵盤、鼠標相比，直接用手作為輸入自然、簡潔、直接且表意豐富。在投影環(huán)境下，使用基于視覺的手勢交互方式還具有成本低廉、部署方便的優(yōu)點?；谝曈X的手勢交互利用攝像頭對手勢進行非接觸式的捕獲，是一種自然的交互方式。但是，基于視覺的方法容易受到背景變化、環(huán)境光照變化等影響。在投影環(huán)境下，如果使用基于可見光成像方法，投影光會造成背景復(fù)雜，手勢表觀也會受

2、其嚴重影響，對手勢圖像的分析非常復(fù)雜，很難保證交互系統(tǒng)的實時性。而在近紅外視覺條件下，由于投影儀與近紅外圖像采集設(shè)備工作在不同的光波長范圍，因此投影光對手勢成像沒有直接影響，并且背景也相對比較簡單，對手勢圖像的分析難度不大，有望實現(xiàn)投影環(huán)境下基于視覺的實時人機交互。
　　 本文首先對攝像機-投影儀交互系統(tǒng)進行了模塊化分析，然后完成了基于近紅外視覺的攝像機-投影儀交互系統(tǒng)的硬件設(shè)計，并對基于近紅外視覺的手勢交互系統(tǒng)所涉及的基于視覺

3、的運動目標檢測算法和手勢分析算法進行了探索。研究成果包括：⑴攝像機-投影儀交互系統(tǒng)的模塊化設(shè)計。提出了將攝像機-投影儀交互系統(tǒng)分成圖像采集模塊、幾何標定模塊、手勢區(qū)域提取模塊、手勢分析模塊、手勢軌跡識別模塊、交互界面接口模塊六大模塊的設(shè)計，并對各個模塊的功能及模塊之間的協(xié)調(diào)方式進行了定義。⑵攝像機-投影儀交互系統(tǒng)的硬件設(shè)計。通過對幾種圖像采集設(shè)備獲取的圖像特性進行分析，確定了使用基于近紅外視覺方法的實驗方案。提出了一種將主動式采集和被動

4、式采集結(jié)合起來的圖像采集設(shè)備設(shè)計方案，并設(shè)計制作了陣列式近紅外光源。⑶基于自適應(yīng)更新窗口的運動目標檢測算法。通過對常用運動目標提取算法的理解，結(jié)合攝像機-投影儀交互系統(tǒng)中手勢運動的特殊性，提出了一種基于自適應(yīng)更新窗口的運動目標檢測算法，實現(xiàn)了在近紅外視覺下對運動手勢的快速分割。⑷基于手勢形狀表示的改進型Neural Gas算法。探索了基于自組織特征映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在手勢拓撲網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示中的應(yīng)用，根據(jù)手勢形狀的特殊性對算法進行了改進，并