基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别

• 作者: 刘家祺 刘红 刘蓉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 手势识别 加速度传感器 非负矩阵分解 隐马尔可夫模型 人机交互
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 924-927
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.03.066

摘要

针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题,提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法.通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号,经过实时有效手势动作分割后,将加速度数据转换为手势轨迹图像,并用非负矩阵分解对手势加速度轨迹图像提取特征向量,最后构建离散隐马尔可夫模型实现目标手势识别.加速度手势轨迹图像转换及采用非负矩阵分解的特征提取方法将未知手势轨迹特征转换为低维子特征序列,降低了计算复杂度,实验表明,该方法能有效识别手势动作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘蓉	华中师范大学物理科学与技术学院	33	443	11.0	20.0
2	刘红	华中师范大学物理科学与技术学院	18	132	7.0	11.0
3	刘家祺	华中师范大学计算机学院	2	8	1.0	2.0