I. Tổng quan về đề tài
Luận văn Thiết kế hệ thống nhận dạng cử chỉ tay bằng cảm biến Kinect tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận dạng cử chỉ tay sử dụng công nghệ cảm biến Kinect. Đề tài này thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điện tử và được thực hiện trong khuôn khổ luận văn thạc sĩ. Mục tiêu chính là thiết kế một hệ thống có độ chính xác cao, hoạt động trong thời gian thực và không phụ thuộc vào điều kiện môi trường. Cảm biến Kinect được lựa chọn vì khả năng cung cấp hình ảnh độ sâu, giúp cải thiện độ chính xác trong nhận dạng cử chỉ tay.
1.1. Giới thiệu đề tài
Nhận dạng cử chỉ tay là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong tương tác người-máy. Cảm biến Kinect đã mở ra cơ hội mới trong việc phát triển các ứng dụng nhận dạng cử chỉ tay với độ chính xác và tin cậy cao. Luận văn này đề xuất một phương pháp mới dựa trên hình ảnh độ sâu từ Kinect, sử dụng thư viện NITE 2 để trích xuất vùng bàn tay và áp dụng máy học véctơ hỗ trợ (SVM) để phân loại cử chỉ.
1.2. Tình hình nghiên cứu
Nhận dạng cử chỉ tay đã được nghiên cứu từ lâu, nhưng vẫn còn nhiều thách thức do sự phức tạp hình học của bàn tay và điều kiện môi trường. Các phương pháp truyền thống dựa trên màu da hoặc đánh dấu màu có nhiều hạn chế. Cảm biến Kinect với khả năng cung cấp hình ảnh độ sâu đã giải quyết được nhiều vấn đề này, giúp nhận dạng cử chỉ tay chính xác hơn.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết liên quan đến cảm biến Kinect, các thư viện hỗ trợ, và phương pháp máy học véctơ hỗ trợ (SVM). Kinect bao gồm các thành phần như camera RGB, cảm biến độ sâu, và dãy microphone, giúp thu thập dữ liệu hình ảnh và âm thanh. Phương pháp SVM được sử dụng để phân loại cử chỉ tay dựa trên các đặc trưng trích xuất từ hình ảnh độ sâu.
2.1. Cảm biến Kinect
Cảm biến Kinect là thiết bị quan trọng trong hệ thống nhận dạng cử chỉ tay. Nó bao gồm camera RGB, cảm biến độ sâu, và dãy microphone. Cảm biến độ sâu sử dụng công nghệ Light Coding để tạo ra bản đồ độ sâu, giúp nhận dạng cử chỉ tay chính xác hơn. Dữ liệu từ Kinect được xử lý thông qua chip PS1080 và truyền vào máy tính qua cổng USB.
2.2. Máy học véctơ hỗ trợ SVM
SVM là phương pháp học máy được sử dụng để phân loại cử chỉ tay. Nó dựa trên việc tìm siêu phẳng phân cách tối ưu giữa các lớp dữ liệu. Trong luận văn này, SVM được áp dụng để phân loại các cử chỉ tay dựa trên các đặc trưng trích xuất từ hình ảnh độ sâu.
III. Hệ thống nhận dạng cử chỉ tay đề xuất
Hệ thống nhận dạng cử chỉ tay đề xuất bao gồm ba bước chính: trích xuất vùng bàn tay, trích chọn đặc trưng, và phân loại cử chỉ. Cảm biến Kinect được sử dụng để thu thập hình ảnh độ sâu, sau đó áp dụng các thuật toán xử lý ảnh để trích xuất vùng bàn tay. Các đặc trưng như số ngón tay, góc giữa các ngón tay, và khoảng cách từ tâm bàn tay đến các ngón tay được trích xuất và đưa vào SVM để phân loại cử chỉ.
3.1. Trích xuất vùng bàn tay
Vùng bàn tay được trích xuất bằng cách đặt ngưỡng trên điểm được theo dõi trên bàn tay sử dụng thư viện NITE 2. Phương pháp này giúp loại bỏ nhiễu và xác định chính xác vùng bàn tay trong hình ảnh độ sâu.
3.2. Trích chọn đặc trưng
Các đặc trưng của bàn tay bao gồm số ngón tay, góc giữa các ngón tay, và khoảng cách từ tâm bàn tay đến các ngón tay. Những đặc trưng này được sử dụng để mô tả cử chỉ tay và đưa vào SVM để phân loại.
IV. Kết quả thực hiện
Hệ thống nhận dạng cử chỉ tay đề xuất đã được thử nghiệm và đánh giá. Kết quả cho thấy hệ thống có độ chính xác cao trong việc nhận dạng các cử chỉ tay trong thời gian thực. Hệ thống cũng được ứng dụng trong việc điều khiển trò chơi, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đề xuất.
4.1. Đánh giá hệ thống
Hệ thống được đánh giá dựa trên độ chính xác trong nhận dạng các cử chỉ tay. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao, đặc biệt trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc tối.
4.2. Ứng dụng thực tế
Hệ thống đã được ứng dụng trong việc điều khiển trò chơi, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đề xuất. Ứng dụng này mở ra tiềm năng lớn cho việc phát triển các hệ thống tương tác người-máy trong tương lai.
V. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã đề xuất và thực hiện thành công một hệ thống nhận dạng cử chỉ tay sử dụng cảm biến Kinect. Hệ thống có độ chính xác cao, hoạt động trong thời gian thực và không phụ thuộc vào điều kiện môi trường. Trong tương lai, hệ thống có thể được cải tiến để nhận dạng các cử chỉ phức tạp hơn và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
5.1. Kết luận
Hệ thống nhận dạng cử chỉ tay đề xuất đã đạt được các mục tiêu đề ra, bao gồm độ chính xác cao và khả năng hoạt động trong thời gian thực. Cảm biến Kinect và phương pháp SVM đã chứng minh tính hiệu quả trong việc nhận dạng cử chỉ tay.
5.2. Hướng phát triển
Trong tương lai, hệ thống có thể được cải tiến để nhận dạng các cử chỉ phức tạp hơn và ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, và điều khiển robot. Nghiên cứu sâu hơn về các thuật toán học máy cũng là hướng phát triển tiềm năng.
