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摘要:
针对基于视频的手势识别技术对手掌轮廓和指尖信息要求较高的问题,提出了一种基于图像深度信息和人体骨骼信息的手指指尖识别方法和手掌轮廓检测算法.采用微软Kinect摄像头获取深度信息和人体骨骼信息,并将每个骨骼点的三维信息转换成深度图上的二维信息.根据人体骨骼信息快速找到手掌的位置,并利用基于深度阈值的轮廓检测算法将手掌轮廓和弯曲手指轮廓从背景图像中分割出来.利用k曲率算法检测到手指指尖的位置.实验结果证明,该方法可以高效地检测出伸直和弯曲手指的轮廓,识别出人体的手指,并且该方法可在黑暗的环境下进行.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于Kinect深度信息与骨骼信息的手指尖识别方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 手指指尖识别 Kinect 深度信息 骨骼信息 k曲率算法
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 169-173,235
页数 6页 分类号 TP391
字数 4474字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0135
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 徐文胜 北京交通大学机械与电子控制工程学院 20 270 10.0 16.0
2 王松林 北京交通大学机械与电子控制工程学院 1 17 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (18)
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2020(8)
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  • 二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
手指指尖识别
Kinect
深度信息
骨骼信息
k曲率算法
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
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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