基于Kinect和变形雅可比-傅里叶矩的手势识别

• 作者: 刘亚瑞 杨文璐
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: Kinect 变形雅可比-傅里叶矩 手势识别 自然人机交互
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 48-50,54
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 1900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2016)07-0048-03

摘要

为了使人机交互变得更加自然,提出利用Kinect体感器获取手势深度图像;利用变形雅可比-傅里叶矩对手势图像进行特征提取;利用最小欧氏距离分类器进行建模、分类,实现手势识别.用Kinect体感器获取手部深度数据流,深度数据结合阈值分割法,可以有效地实现手势的分割.变形雅可比-傅里叶矩是一种不变矩,不变矩具有灰度、平移、旋转和尺度不变性,适合用于多畸变不变图像的特征提取.实验对5种手势进行了测试,平均识别率为95.2％,实验结果表明:该方法具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文璐	上海海事大学信息工程学院	37	101	6.0	7.0
2	刘亚瑞	上海海事大学信息工程学院	1	5	1.0	1.0