面向人机交互的常见桌面手势识别

• 作者: 朱庆杰 杨明浩 湛永松 潘航 陈显军
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 手势分割 计算机视觉 深度学习 人机交互
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 3246-3251
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2018.10.042

摘要

为实现特定环境下动态手势更为准确的识别,提出一种桌面环境下的自然人机交互的常见动态手势识别方法,包括“去”、“拿”、“移”、“放”、“回”、“这”等多种自然交互手势.预处理每帧图像,结合高斯建模以及HSV肤色建模分割出手势,融合多帧图像的时序信息及空间信息,构造动态手势时空特征影像,基于卷积神经网络对特征影像进行训练与分类,基于统计分析对分类结果进行优化,实现对不同手势动作良好稳定的识别与分类.实验结果表明,该算法对桌面环境下上述常见动态手势有着良好稳定的识别和分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	湛永松	桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室	20	50	4.0	5.0
2	朱庆杰	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	2	3	1.0	1.0
3	潘航	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	1	3	1.0	1.0
4	陈显军	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	7	13	3.0	3.0
8	杨明浩	中国科学院自动化研究所	13	51	4.0	6.0