基于TLSHOG特征新方法的动态手势识别

• 作者: 孙胜利 廖星星 陈睿敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 动态手势 局部敏感 梯度方向直方图 时空特征
• 年，卷（期）: 2018,（13）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 142-147
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1702-0289

摘要

为了提高实际复杂场景的人机交互中动态手势识别的准确性和实时性,提出了一种时序局部敏感直方图(Temporal Locality Sensitive Histograms of Oriented Gradients,TLSHOG)特征新方法,用于描述手势运动的时序变化和空间姿态,实现了快速而精确的动态手势识别.采用普通网络摄像头获取手部的二维图像序列作为训练样本,然后构造单帧图像特征描述手部的空间姿态,并结合时间金字塔(Temporal Pyramid,TP)来描述手势运动轨迹的时空特征,运用多维支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法进行模型训练,对测试样本中的多种手势进行精确的分类.实验结果表明,该方法准确度高,实时性好,对于复杂背景干扰、光照强度变化有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙胜利	中国科学院上海技术物理研究所	79	545	12.0	20.0
2	陈睿敏	中国科学院上海技术物理研究所	2	11	1.0	2.0
6	廖星星	中国科学院上海技术物理研究所	7	7	1.0	2.0