基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对复杂环境中的手势识别问题,提出了一种融合深度信息和红外信息的手势识别方法。首先利用Kinect摄像头的深度信息进行动态实时手势分割,然后融合红外图像复原手势区域。解决了实时手势分割和利用手势的空间分布特征进行手势识别时由于分割的手势区域有缺损或有人脸干扰时识别率低的问题。经实验验证,提出的方法不仅不受环境光线的影响,而且可以识别区分度较小的手势,对旋转、缩放、平移的手势识别也具有鲁棒性。对于区分度较大的手势,识别率高达100%。
推荐文章
基于HOG特征与手部多特征信息融合的静态手势识别
手势识别
多角度
方向梯度直方图
手部多特征
支持向量机
融合多特征和压缩感知的手势识别
手势识别
压缩感知
凸优化
Zernike矩
HOG描述符
复杂背景下基于深度学习的手势识别
手势识别
复杂背景
手势检测
深度学习
人机交互
一种基于特征融合的手势识别方法
手势识别
指尖检测
HOG
支持向量机
YCrCb
特征提取
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 复杂环境中多信息融合的手势识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 手势分割 空间特征向量 手势识别 深度信息 红外信息 复杂环境
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 180-184
页数 5页 分类号 TP391
字数 4922字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨鸿武 西北师范大学物理与电子工程学院 55 308 11.0 14.0
2 裴东 西北师范大学物理与电子工程学院 60 321 10.0 14.0
3 王全州 西北师范大学物理与电子工程学院 16 109 7.0 10.0
4 赵爱芳 西北师范大学物理与电子工程学院 4 278 4.0 4.0
5 安占福 西北师范大学物理与电子工程学院 2 22 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (65)
共引文献  (285)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (14)
同被引文献  (30)
二级引证文献  (30)
1962(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1967(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1972(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1974(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2000(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2001(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2010(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2011(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2013(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2016(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2017(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2018(10)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(9)
2019(18)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(15)
2020(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
手势分割
空间特征向量
手势识别
深度信息
红外信息
复杂环境
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导