基于Kinect传感器的动态手势实时识别

• 作者: 余旭 刘瑶 黄智兴
• 来源期刊: 西南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Kinect传感器 深度数据 手势识别 动态时间扭曲
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 132-137
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13718/j.cnki.xdzk.2015.08.022

摘要

本文提出了一种基于Kinect传感器的动态手势实时识别方法,在预处理阶段通过OpenNI/NITE快速获取人体骨架,并从中得到关节点数据用于建立动态手势的运动轨迹特征描述子.提出了一种在全局约束条件下的权重化多维数据的动态时间扭曲算法(WM-DTW)来对手势轨迹序列进行训练和识别.实验结果表明,本文的识别方法比LDA算法和动态时间扭曲(DTW)算法有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘瑶	西南大学计算机与信息科学学院	9	27	3.0	4.0
2	余旭	西南大学计算机与信息科学学院	4	9	1.0	3.0
3	黄智兴	西南大学计算机与信息科学学院	11	115	6.0	10.0