基于Leap Motion手势识别方法在树木交互的应用

• 作者: 淮永建 王红全
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Leap Motion 手势识别 特征提取 树木交互 LSTM SVM
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 153-158
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.10.028

摘要

随着人们对更真实体验和更智能交互的追求,虚拟现实技术与深度学习技术成为当前的研究热点.利用Leap Motion设备,结合机器学习算法进行手势训练与识别并应用到树木交互场景中.利用Leap Motion设备采集静态手势和动态手势数据并对其进行特征分析.针对静态手势提出使用SVM算法进行分类,通过对采集5种静态手势的1 000个样本训练与识别,平均识别正确率达到96.3％;针对动态手势提出使用LSTM模型对手势时间序列进行处理,通过对5种动态手势进行评估后发现其平均准确率达到高达92.6％.将训练的手势识别结果应用到树木交互场景中,分别选取3种静态手势和动态手势,实现对场景中的树木模型的交互.实验结果表明,使用LSTM模型手势识别方法可以实现更高的动态识别准确率;结合静态和动态手势识别算法,通过匹配离线模型训练的手势库,可以提高用户对树木的交互准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红全	北京林业大学信息学院	1	4	1.0	1.0
2	淮永建	北京林业大学信息学院	29	237	8.0	14.0