基于人体手臂关节信息的非接触式手势识别方法
为了实现在复杂环境中对连续动态手势的识别,以人体固有的手臂关节之间的约束关系及特定手势在三维空间的运动轨迹为特征,提出了一种非接触式手势识别方法. 首先,通过Kinect传感器获取人体手臂关节的三维数据;然后,对手势轨迹进行分割,并将具有三维空间特征的手势轨迹转化为一维的手势轨迹;最后,将手势预判断过程与改进的动态时间规整( dynamic time warp, DTW)算法相结合,实现对动态手势的快速高效识别. 实验结果表明:该方法对具有时空连续特征的动态手势识别率较高,在复杂背景和不同光照环境中都有较强的鲁棒性.
动态手势识别、手势轨迹、动态时间规整
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U461;TP308(汽车工程)
国家自然科学基金资助项目61375086
2016-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
361-368
