标题:基于深度信息的动态手势识别算法
作者:于静;田国会;尹建芹;
作者机构:[于静;田国会;尹建芹]山东大学控制科学与工程学院;[于静;田国会;尹建芹]济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室 更多
来源:山东大学学报(工学版)
出版年:2014
期:03
页码:52-56+63
关键词:手势识别;深度信息;行为表示特征量;Kinect;动态时间规整
摘要:针对目前手势识别方法计算复杂、特征量提取不可靠等问题,提出基于Kinect传感器深度信息快速动态手势识别算法。通过Kinect的深度摄像头获取深度图像,利用阈值分割法对深度图像进行预处理;结合深度信息,利用OpenCV函数库来提取前景;选用动态时间规整(dynamic time warping)算法计算测试行为模板与参考行为模板之间的相似度以实现样本的分类;最终结合OpenNI和OpenCV,在VS2010环境下实现了该算法。与其他算法相比,该算法改进动态手势特征的提取方法和分类过程,能够快速跟踪手部,有效分割手势。实验结果表明,本方法对具有时空特性的动态手势有很高的识别率,在不同光照和复杂背...
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=SDGY201403009&DbName=CJFQ2014
TOP