基于表观特征分析的手势识别及其应用

• 作者: 卢夏衍 屈燕琴 李昕
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 深度图像 手指弧度 表观特征 手势识别
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 139-145
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.01.021

摘要

针对复杂背景下的手势识别容易受到环境干扰造成的识别困难问题,通过分析手势的表观特征,提出并实现了一种可用于自然人机交互的手势识别算法.该算法基于Kinect深度图像实现手势区域分割,然后提取手势手指弧度、指间弧度、手指数目等具有旋转缩放不变性的表观特征,运用最小距离法实现快速分类.并将该算法成功运用于实验室三指灵巧手平台,达到了理想的控制效果.实验表明该算法具有良好的鲁棒性,针对九种常用手势,平均识别率达到94.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李昕	上海大学机电工程与自动化学院	31	398	10.0	19.0
2	屈燕琴	上海大学机电工程与自动化学院	2	13	2.0	2.0
3	卢夏衍	上海大学机电工程与自动化学院	3	24	3.0	3.0