基于Kinect深度信息的手势提取与识别研究

• 作者: 周玲玲 应忍冬 邓瑞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 手势识别 深度信息 三维点云 人机交互 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1263-1265,1274
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.04.083

摘要

针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题,提出了一种使用深度信息进行手势提取和识别的研究方案.采用了微软Kinect摄像头进行手势深度图的采集,再将深度图转换为三维点云,根据深度信息过滤来提取手势数据.对手势数据进行方向校正后统计手势数据中深度信息的区间分布特征并输入到支持向量机进行训练,从而实现了对数字手势1～5的手势识别.实验结果证明,该手势识别方案的平均识别率达到95％,使用设备简单且精度较高,鲁棒性较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周玲玲	上海交通大学电子信息与电气工程学院	37	356	8.0	18.0
2	应忍冬	上海交通大学电子信息与电气工程学院	57	614	11.0	24.0
3	邓瑞	上海交通大学电子信息与电气工程学院	2	108	2.0	2.0