基于Kinect深度图像信息的手势跟踪与识别

• 作者: 宋丹妮 张鹏 李思岑 王平
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 Kinect Canny算子 凸缺陷检测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2321字
• 语种: 中文

摘要

针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题,提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案.采用Kinect深度摄像头,通过中值滤波以及深度信息与邻域特点来分割手部区域并用Canny算子提取出手势轮廓,再以深度图像的凸缺陷指尖来完成对指尖的检测,从而实现对数字手势1到5的手势识别.该方法可快速有效地对指尖进行检测,鲁棒性和稳定性都比其他方法更好.实验结果表明,该手势识别方案的平均识别率达到92％,证明了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王平	西华大学电气信息学院	37	250	10.0	14.0
2	张鹏	西华大学电气信息学院	14	20	3.0	3.0
3	宋丹妮	西华大学电气信息学院	6	48	4.0	6.0
4	李思岑	西华大学电气信息学院	5	30	4.0	5.0