基于SURF特征跟踪的动态手势识别算法

• 作者: 包加桐 唐鸿儒 宋爱国 郭晏
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 动态手势识别 加速鲁棒特征 特征跟踪 动态手势模型
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 482-489
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1218.2011.00482

摘要

提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割入手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹,提出采用经时间规整的轨迹方向数据流来建立动态手势模型,利用基于相关分析的数据流聚类方法实现动态于势的识别,大大提高动态手势识别速度.实验使用26个英文字母作为动态手势训练和识别,手势训练集和测试集的识别率分别为87.1%和84.6%,并成功用于实验室自主研制的侦察移动机器人Hunter的运动控制中,证实了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋爱国	东南大学仪器科学与工程学院	404	4720	32.0	46.0
2	唐鸿儒	扬州大学能源与动力工程学院	71	1016	17.0	29.0
3	郭晏	东南大学仪器科学与工程学院	7	116	6.0	7.0
4	包加桐	东南大学仪器科学与工程学院	7	123	5.0	7.0