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摘要:
手势识别技术是人机交互技术的重要研究内容.为了提高基于Kinect的手势识别性能,提出基于深度人手定位和hog特征的静态手势识别算法及基于改进HMMs的动态手势识别算法.静态手势识别算法首先通过Kinect的深度信息完成人手定位,而后在定位区域内提取基于梯度方向直方图的形状特征并利用级联Adaboost训练的手势模型,实现对静态手势的准确识别,在公开手势数据库中测试的实验结果表明提出的静态手势识别算法具有较高的识别率.动态手势识别算法首先通过Kinect获取手心轨迹并提取轨迹切线角度作为特征,利用改进的隐马尔科夫模型实现动态手势的判别,实验结果表明提出的动态手势识别算法相比于传统HMMs算法有效地排除了无效手势.此外利用提出的动静态手势识别算法有效地控制了模拟的数字电视.
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文献信息
篇名 基于Kinect的手势识别算法研究及应用
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 手势识别 人机交互 Kinect传感器 数字电视的模拟控制
年,卷(期) 2015,(7) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 173-176,276
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 4837字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.07.042
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 杨成 中国传媒大学信息工程学院 19 119 6.0 10.0
2 吴晓雨 中国传媒大学信息工程学院 14 104 6.0 10.0
3 冯琦 中国传媒大学信息工程学院 1 20 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
手势识别
人机交互
Kinect传感器
数字电视的模拟控制
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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