一种基于深度图像的手势识别算法

• 作者: 孟上 杨璐毓 高陈强
• 来源期刊: 数字通信
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 Kinect传感器 人机交互
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3824.2014.02.006

摘要

利用Kinect捕捉深度图像,使用有效的手势分割手段将手势区域截取并运用相关算法对手势进行轮廓、凸包及其最小外接圆提取;然后构建了4种手势特性参数并给出了4种参数的计算方法;最后综合手势特性参数构建分类决策树以实现手势识别.实验针对9种常见手势在复杂背景条件下进行测试,单个手势识别率在89％-100％之间,综合识别率达到96％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高陈强	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	19	110	6.0	10.0
2	孟上	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	2	4	1.0	2.0
3	杨璐毓	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	2	4	1.0	2.0