基于视觉图像的手指关节角度检测方法及其实现

• 作者: 姚家良 方路平 洪文杰 潘清
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 深度图像 肤色检测 粒子群优化算法 手指关节角度
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 221-225,231
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.10.041

摘要

常用的手势识别方法受限于有限的二维图像信息,难以从复杂的背景中有效地分割出目标像素,且大多依赖于监督学习的分类方法,只能在有限的手势库中进行选择判定,无法适用于较为精细的手指运动检测.为此,提出一种利用粒子群寻优算法来估计手指关节角度的方法,引入Kinect深度图像优化特征提取,提高检测准确性,通过对手部自由度的分析,引入多个约束条件,减少需要预测和估计的自由度个数.基于粒子群寻优算法,得出最优的预测模型,将手势分类问题转化为手指关节角度变量求解问题.实验结果表明,该方法有效地提高了手势检测中的检测准确率,降低了检测失效的情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方路平	浙江工业大学信息工程学院	40	194	7.0	12.0
2	潘清	浙江工业大学信息工程学院	7	10	2.0	3.0
3	姚家良	浙江工业大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0
4	洪文杰	浙江工业大学信息工程学院	2	27	1.0	2.0