指導教授:

張寶基教授

專題成員:(通訊工程學系 三年級)

曹雅雯段佳彤李念容

一、摘要

科技不斷地進步是為了滿足人們更多的需求，近年來觸控技術的發展，已經非常普及，本篇研究重點是以手勢動作來取代以往的觸控式螢幕操作，來達成一個自然使用者面(NUI)，以直覺的手勢操作圖形介面。在此使用微軟新一代的體感遊戲裝置Kinect，配合電腦Windows7作業系統，達成一個自然的人機介面，Kinect能接收三種資料，包括色彩資料、3D深度影像資料、及聲音資料，裡頭包含紅外線發射器、RGB彩色攝影機、紅外線CMOS攝影機，藉由這三種鏡頭來偵測出具有深度的影像，本篇研究主要使用微軟Kinect For Windows SDK ，搭配內建骨架追蹤演算法取得關節座標，接著透過座標的條件判斷完成虛擬滑鼠的基本指令呈現。

二、相關技術簡介

2.1手勢辨別技術
傳統平面攝影機使用的手勢辨識方法大多是先用彩色攝影機擷取之影像減去背景影像，接著使用Skin-Color濾通器（Filter）以正規化RGB 模型和高斯分佈（GaussianDistribution）模型將手部區域分離出來，再經由影像分離技術處理，取出影像的二值化，從二值化影像中可取出兩種類型特徵：統計特徵與輪廓特徵，前者包含手部重心、主軸、及與手部對應之矩形區塊等資訊，後者包含指尖及指根位置資訊。運算出二值化時間前後所變化的影像，及判斷其特徵值，再經由程式所定義的指令，得到物件的資料，圖2.1為整體的動作流程圖。

2.2 NITE(骨架追蹤)
首先，NITE(骨架追蹤)這項技術是使用OpenNI來撰寫，所產生的人體骨架基本上是由「關節」（joint）來構成的，藉由每一個關節不同的位置和方向資料，可讓程式開發者知道判斷出來的關節資訊可信度有多大，達到骨架追蹤之目的，如圖2.5所示。

三、流程圖

3.1實驗流程

3.2執行步驟

四、專題介面製作

五、參考文獻

[1]吳貴崗，”使用Kinect體感攝影機藉由人體骨架進行人類動作識別”，碩士論文，國立台北科技大學資訊工程系，100年
[2]陳治宇，”虛擬滑鼠：以視覺為基礎之手勢辨識”，碩士論文，國立中山大學 資訊工程學系，92年
[3]T客邦-身體就是控制器
http://www.techbang.com.tw/posts/2936-get-to-know-how-it-works-kinect
[4] Kinect 的軟體開發方案：OpenNI簡介
http://kheresy.wordpress.com/2011/01/19/openni_1st/
[5]Kinect for Windows
http://msdn.microsoft.com/zh-tw/hh367958.aspx
[6]WiiRemote hacks
http://fanjin11.bokee.com/6774400.html