基于骨骼信息下的手势识别研究

• 作者: 杨和稳 杨萍萍 郭海晨
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 姿势 识别 动态时间规整算法 Kinect
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 228-232,292
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.12.042

摘要

在人体行为动作中,基于手势动作的识别研究具有便捷、直观、互动性强、表达信息丰富等特点而成为众多研究者对人体行为分析的首选.传统的动作识别一般是建立在二维彩色图像上进行研究,而二维RGB图像容易受到背景扰动、光线、环境等因素对人体目标检测的干扰.对微软Kinect体感设备进行研究,利用Kinect捕获的深度图像,将其转换成骨骼图并提取骨骼关节点空间坐标信息,设计一个人体手势识别系统.借助动态时间规整算法将测试模板与训练样本进行相似度的匹配计算,达到姿势识别的目的.在Unity 3D里进行虚拟模型同步演示,实现了对人体动作手势指令的识别和对模型的控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨和稳		13	29	3.0	5.0
2	郭海晨	南京大学工程管理学院	2	7	1.0	2.0
3	杨萍萍	南京大学工程管理学院	2	7	1.0	2.0