基于质心分水岭算法的静态手势分割算法模型

• 作者: 卢丽 张朝龙 舒红平 董旭德 许源平 黄健
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 类肤色背景 静态手势分割 ICWA算法 手腕分割 手势识别 凸性检测 PCA降维 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 346-354
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 4365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201804028

摘要

为了解决在类肤色背景下难以从图像中高效地分割出完整静态手势的问题,提出了基于质心分水岭算法(improved centroid watershed algorithm,ICWA)的静态手势分割模型.该ICWA算法可以有效地减少图像梯度对手势分割的影响并完整地提取出肤色区域.此外,本文设计了一种将PCA(principal component analysis)降维和凸性检测算法相结合的方法,可以根据对凸点准确提取手腕的割线.同时,利用卷积神经网络(convolutionalneural networks,CNN)在标准数据库上进行了初步的手势自动识别实验.实验结果表明:该分割模型对于9种静态手势的平均识别率达到了97.85％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒红平	成都信息工程大学软件工程学院	65	461	11.0	18.0
2	黄健	成都信息工程大学软件工程学院	20	177	6.0	13.0
3	张朝龙	成都信息工程大学软件工程学院	3	5	2.0	2.0
5	许源平	成都信息工程大学软件工程学院	6	13	3.0	3.0
6	董旭德	成都信息工程大学软件工程学院	2	2	1.0	1.0
9	卢丽	成都信息工程大学软件工程学院	2	2	1.0	1.0