基于快速鲁棒性特征和隐马尔可夫模型的手语识别

• 作者: 孙杳如 陈梯
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 手语识别 深度图像 SURF HMM
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 15-18,25
• 页数: 5页
• 字数: 3518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2018.03.004

摘要

为解决手语识别在复杂环境下准确率低的问题,提出一种基于快速鲁棒性特征(SURF)和隐马尔可夫模型(HMM)的手语识别方法.所采用数据源是由Kinect摄像头拍摄的手语视频,针对视频中的每一帧图像,首先利用深度信息将手势从复杂背景中分割出来,再利用SURF算法对分割出的手势图像提取特征序列,作为HMM的输入参数,用于手势建模与识别.实验结果表明,此方法具有很好的识别效果,对手语视频中的8种手势的平均识别率达到93％,并且可以有效克服光照、角度和复杂背景的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙杳如	同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系	7	6	2.0	2.0
2	陈梯	同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系	1	1	1.0	1.0