基于Kinect的动态手势识别算法改进与实现

• 作者: 孟岩 宋成全 李国友 闫春玮
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: Kinect V2传感器 动态手势识别 改进隐马尔科夫模型(HMM) 未定义手势 识别率
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 841-851
• 页数: 11页
• 字数: 6449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2019.09.002

摘要

为解决隐马尔科夫模型(HMM)算法在动态手势识别中存在的准确率不高、容易受未定义手势的干扰、难以适应复杂背景等问题,本文提出了一种基于Kinect V2传感器改进的HMM动态手势识别方法.该方法进行手势分割后,以质心运动轨迹正切角的值进行均匀量化编码,通过设置概率阈值模型及编码的种类来排除未定义手势、进行动态手势识别,并对比不同实验环境下的识别效果.实验结果表明,改进后的HMM算法有效地排除了多种未定义手势,能够适应复杂背景和黑暗条件,而且能够提高对已定义手势的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国友	燕山大学电气工程学院	54	308	8.0	15.0
2	闫春玮	燕山大学电气工程学院	4	2	1.0	1.0
3	宋成全	燕山大学电气工程学院	4	3	1.0	1.0
4	孟岩	燕山大学电气工程学院	5	3	1.0	1.0