Kinect平台上使用机器学习的非接触式GUI操控方式

• 作者: 曾繁江 李涛 黎铭
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 人机交互 非接触式操作 手势识别 Kinect 机器学习
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 171-178
• 页数: 8页
• 分类号: TP181|TP391.41
• 字数: 6373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1306017

摘要

触摸屏的出现使人们逐渐摒弃鼠标和键盘，而触摸操作的不便和局限性也随之显现，非接触式操作凭借其独特的优势正逐渐成为未来人机交互方式的新潮流。针对现有的非接触式操作方式存在的手势定义不合理，方法复杂难解，识别精度低等许多问题，提出了使用“抓”和“放”这两个手势的非接触式操控方式RemoteControl，用户可在三维空间中做出操控动作来完成大部分基础图形用户界面（graphical user interface，GUI）操作。RemoteControl使用支持向量机（support vector machine，SVM）和随机森林来从手部图像中识别出手的形状。实验结果表明RemoteControl的操控动作识别取得了较高的精确度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎铭	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	14	170	5.0	13.0
2	李涛	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	20	74	5.0	8.0
3	曾繁江	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	5	1.0	1.0