基于Kinect骨骼数据的静态三维手势识别

• 作者: 丁林建 冉光勇 吴渝 李红波
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Kinect 手势识别 静态三维 骨骼数据
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 161-165
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5928字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.09.039

摘要

手势作为一种自然、直观的交流方式，在人机交互领域得到越来越广泛的应用。研究的手势是指手与臂形成的一种空间三维姿势，现有方法对该种手势识别的准确性不高且实时性不强。在Kinect体感摄像机获取的人体手部关节点三维坐标基础上，提出一种计算手部角度进行静态三维手势识别的新方法。该方法通过计算手部多个位置的夹角来获取手部形态特征，然后与参考的静态手势特征做匹配识别。实验表明，该方法能够判断和识别当前静态手势与参考手势是否匹配，比现有方法具有更好的识别准确性和更强的实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红波	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	38	333	11.0	17.0
2	吴渝	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	99	1784	17.0	40.0
3	丁林建	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	4	81	3.0	4.0
4	冉光勇	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	4	81	3.0	4.0