采用深度图像信息和SLVW的手语识别

• 作者: 彭进业 杨全
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手语字母识别 深度图像CamShift 手语视觉单词(SLVW) Kinect 深度图像
• 年，卷（期）: 2013,（19）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 5-10,35
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.52
• 字数: 6033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0279

摘要

为了实现手语视频中手语字母的准确识别，提出了一种基于DI_CamShift和SLVW的算法。该方法将Kinect作为手语视频采集设备，在获取彩色视频的同时得到其深度信息；计算深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置，通过调整搜索窗口对手势进行准确跟踪；使用基于深度积分图像的Ostu算法分割手势，并提取其SIFT特征；构建了SLVW词包作为手语特征，并用SVM进行识别。通过实验验证该算法，其单个手语字母最好识别率为99.87%，平均识别率96.21%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭进业	西北大学信息科学与技术学院	99	701	13.0	21.0
2	杨全	西北大学信息科学与技术学院	7	35	3.0	5.0