基于Realsense的手势识别与应用

• 作者: 张远来 王传江 黄灿
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 实感技术 手势识别 深度信息 关节距离 人机交互
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 839-844,873
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.03.040

摘要

为解决现有手势识别方法易受外部环境干扰和特征提取繁琐的问题, 提出一种基于Intel Realsense技术的深度图像手势识别的方法.根据SR300捕获的深度图像中获取的手部关节点和手指的信息, 对这22个关节点进行几何建模;采用关节等效距离和手指伸直程度的特征, 实现手势识别;将该方法应用到机械臂机器人的人机交互中去, 成功实现抓取杯子到嘴边喝水等动作.实验结果表明, 该方法特征简单, 识别率高, 通用性强, 具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王传江	山东科技大学电气与自动化工程学院	36	326	8.0	17.0
7	黄灿	山东科技大学电气与自动化工程学院	3	20	2.0	3.0
8	张远来	山东科技大学电气与自动化工程学院	2	5	2.0	2.0