基于Kinect的中国手语识别

• 作者: 叶梅树 杨勇
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 中国手语识别 基元 聚类 Kinect
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 834-841,849
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 7705字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2013.06.024

摘要

基于微软Kinect提取的深度图像信息,提出了一种新的中国手语识别方法.该方法首先利用Kinect获取人体主要骨骼的3D坐标和手的3D坐标;然后根据中国手语的手型、手的位置和手的方向3个主要构造成分,分别采用DBSCAN和K-means聚类算法获取手语特征中的手的位置基元和方向基元,提出一种结合CLTree和Attributebagging聚类集成方法提取手型基元;最后将这3类基元进行组合采用模板匹配方法识别中国手语.通过对选取的72个中国手语进行识别实验,平均识别率为90.35％,实验结果说明了方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勇	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	38	392	11.0	18.0
2	叶梅树	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	1	11	1.0	1.0