基于Kinect的动态孤立手势识别研究

• 作者: 田喜平 赵红丹
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: Kinect 手势识别 HMM
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 115-118
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

当前方法对动态孤立手势的识别,过程复杂、成本高,动态手势的移动轨迹易受到外界环境的干扰、识别准确率低.提出了基于Kinect的动态孤立手势识别方法,利用Kinect传感器获取动态手势信息,对人体手部进行实时、准确的定位跟踪,并对手部图像进行平滑去噪处理,提取动态手势轨迹的特征;引入隐马尔可夫模型(HMM)对动态孤立手势及手部运动轨迹的样本集进行有效训练,最终实现动态孤立手势的精确识别.实验证明提出的方法在噪声干扰和光线缺失的环境下,对动态孤立手势仍具有较高的识别率,鲁棒性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵红丹	安阳师范学院计算机与信息工程学院	13	55	4.0	7.0
2	田喜平	安阳师范学院软件学院	21	56	4.0	6.0