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摘要:
鉴于无接触体感交互技术在人机交互领域的成功应用,提出了一种基于Kinect深度相机的实时隔空虚拟书写方法。结合颜色和深度数据检测和分割出手掌区域;进一步,通过修改的圆扫描转换算法获得手指的个数,以识别不同的手势指令;根据指尖检测从指尖的运动轨迹分割出独立的字符或汉字运动轨迹,并采用随机森林算法识别该字符或汉字。这种基于深度信息的手势检测和虚拟书写方法可以克服光照和肤色重叠的影响,可靠实时地检测和识别手势和隔空书写的文字,其识别率达到93.25%,识别速度达到25 frame/s。
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文献信息
篇名 基于深度信息的实时手势识别和虚拟书写系统
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 深度图像 手势识别 手写识别 随机森林
年,卷(期) 2015,(15) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 167-173
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 6727字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0096
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 董洪伟 江南大学物联网工程学院 49 386 11.0 18.0
2 黄晓林 江南大学物联网工程学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度图像
手势识别
手写识别
随机森林
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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