基于RGB-D信息的动态手势识别方法

• 作者: 曹洁 王进花 赵修龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 动态手势识别 彩色—深度图像 K-均值聚类算法 动态时间规整 快速动态时间规整 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2228-2232
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.07.076

摘要

针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法.该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCrCb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-D图像完成手势分割;然后将深度信息引入到传统卡尔曼滤波算法中,作为其跟踪参数之一,并在跟踪过程中对检测范围进行加窗处理;最后结合快速动态时间规整算法和突出关键特征点的思想,改进传统动态时间规整算法,并利用改进后的动态时间规整算法完成手势识别.实验表明:提出的手势识别方法在复杂背景下的识别率较高(96.8±1.5％),实时性较好(识别时间1.86±0.02 ms).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹洁	兰州理工大学计算机与通信学院	180	1035	14.0	20.0
2	王进花	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	46	231	8.0	12.0
3	赵修龙	兰州理工大学计算机与通信学院	2	16	2.0	2.0