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相似文献
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1.
复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别   总被引:5,自引:1,他引:5  
刘寅  滕晓龙  刘重庆 《计算机仿真》2005,22(12):158-161
人的手势是人们日常生活中最广泛使用的一种交流方式。由于在人机交互界面和虚拟现实环境中的应用,手势识别的研究受到了越来越广泛的关注。但是目前基于单目视觉的手势识别技术中,手势分割要求背景简单或者要求识别者戴着笨重的数据手套。而该文结合了运动信息和基于KL变换的肤色模型,在复杂背景下进行手势分割,与传统的基于RGB肤色模型的手势分割相比,在复杂背景环境下得到了很好的分割效果。在对分割的手势区域进行预处理后,该文使用了一种归一化的傅立叶描述子进行手势的特征提取,相比传统的傅立叶描述子更加准确,最后采用了传统的三层BP网络作为模式识别器,手势训练集和测试集的识别率分别达到了95.9%和95%。  相似文献   

2.
本文介绍了一种利用视频序列进行手势图像分割的实时高斯混合背景减法算法。基于皮肤颜色阈值相匹配的像素可作为前景考虑,手的位置及其他属性按帧跟踪,从动态手势识别中提取信息。  相似文献   

3.
《微型机与应用》2017,(22):58-61
针对光照变化、背景噪声等复杂环境对手势识别的影响,提出了一种基于YCb Cr空间肤色分割去除背景结合卷积神经网络进行手势识别方法。首先根据人体肤色在YCb Cr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法进行手势分割;然后对分割后的手势图像提取骨架与边缘相融合的手势特征图;再通过深层次的Alex Net卷积神经网络结构,对经过融合的手势特征图进行识别。实验结果表明,针对复杂的背景环境,该算法具有较强的鲁棒性,在不同数据集下对手势的平均识别率提升了4%,可以达到99.93%。  相似文献   

4.
连续动态手势的时空表观建模及识别   总被引:18,自引:1,他引:17  
论述了复杂背景下连接动态手势的分割、建模及识别;融合手势运动信息和皮肤颜色信息,进行复杂背景下的手势分割;通过结合手势的时序信息、运动表观以及形状表观,提出动态手势的时空表观模型,并提出基于颜色、运动以及形状等多模式信息的分层次融合策略抽取时空表观模型的参数,最后,提出动态时空规整算法用于手势识别,实验表明,利用上述提出的手势分割、建模、特征参数抽取及识别方法识别12种手势,平均识别率高达97%。  相似文献   

5.
针对复杂场景下深度相机环境要求高,可穿戴设备不自然,基于深度学习模型数据集样本少导致识别能力、鲁棒性欠佳的问题,提出了一种基于语义分割的深度学习模型进行手势分割结合迁移学习的神经网络识别的手势识别方法。通过对采集到的图像数据集首进行不同角度旋转,翻转等操作进行数据集样本增强,训练分割模型进行手势区域的分割,通过迁移学习卷积神经网络更好的提取手势特征向量,通过Softmax函数进行手势分类识别。通过4个人在不同背景下做的10个手势,实验结果表明: 针对复杂背景环境下能够正确的识别手势。  相似文献   

6.
复杂背景下基于空间分布特征的手势识别算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
为实现复杂背景下的手势识别,根据手势图像的区域形状特征提出一种基于手势空间分布特征的手势识别算法.利用复杂背景下基于亮度高斯模型的手势分割算法分割出肤色区域,利用"搜索窗口"筛选当前肤色区域实现手势定位,并提取包括空间相对密度特征和指节相对间距特征的手势空间分布特征,最后综合手势的2个手势特征向量计算总的相似性来识别手势.通过引入随机采样机制提高识别速度,并引入搜索窗口机制实现肤色干扰时的手势识别.实验结果表明,在环境光照相对稳定的条件下,文中算法能够实现鲁棒的实时手势识别,且具有很好的旋转、平移、缩放不变性,对于差异较大的手势识别率高达98%.  相似文献   

7.
基于SURF特征跟踪的动态手势识别算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割人手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹.提出采用经时间规整的轨迹方向数据流来建立动态手势模型,利用基于相关分析的数据流聚类方法实现动态手势的识别,大大提高动态手势识别速度.实验使用26个英文字母作为动态手势训练和识别,手势训练集和测试集的识别率分别为87.1%和84.6%,并成功用于实验室自主研制的侦察移动机器人Hunter的运动控制中,证实了该方法的有效性.  相似文献   

8.
针对复杂环境中的手势识别问题,提出了一种融合深度信息和红外信息的手势识别方法。首先利用Kinect摄像头的深度信息进行动态实时手势分割,然后融合红外图像复原手势区域。解决了实时手势分割和利用手势的空间分布特征进行手势识别时由于分割的手势区域有缺损或有人脸干扰时识别率低的问题。经实验验证,提出的方法不仅不受环境光线的影响,而且可以识别区分度较小的手势,对旋转、缩放、平移的手势识别也具有鲁棒性。对于区分度较大的手势,识别率高达100%。  相似文献   

9.
在人机交互领域,针对复杂背景下手势识别率低、算法鲁棒性差的问题,基于深度学习提出一种手势识别算法HGDR-Net(hand gesture detection and recognition network).该算法由手势检测和识别2部分构成.在手势检测阶段,为解决复杂背景下手势区域提取困难的问题,基于改进的YOLO(you only look once)算法进行手势检测.改进的YOLO算法结合了手势检测的特点,解决了原始YOLO对小物体检测效果差、定位准确度不高的问题.在识别阶段,利用卷积神经网络(CNN)进行识别,并针对手势区域的尺寸多样性引入了空间金字塔池化(SPP)来解决CNN的多尺度输入问题.最后在训练过程中联合线下和实时2种数据增强方法避免过拟合问题,提升HGDR-Net的泛化能力.在NUS-II和Marcel两个复杂背景的公共数据集上进行了验证实验,识别率分别达到98.65%和99.59%.结果表明本文算法能准确地从各种复杂背景中识别手势,相比于基于人工提取特征的传统算法和其他基于CNN的算法具有更高的识别准确率和更强的鲁棒性.  相似文献   

10.
随着人们对人机交互的简单便捷性需求的不断提升,基于视觉的手势识别在许多领域都引起了足够的重视.由于深度图像在识别中的良好表现,其在领域内广受青睐.从深度图像中分割出手势图像区域并对其进行归一化处理得到统一规格的手势二值图像,然后进行手势边缘的检测.针对手指轮廓特性提出了改进的霍夫变换算法,提取图像中的手指信息特征.同时提取基于边缘曲线特征,并建立3D直方图进行统计.最终对两种特征进行融合,根据所得到的特征向量通过最小闭包球支持向量机(MEB-SVM)进行手势分类,测试集上识别率为96.6%.该方法不依赖于颜色、细节纹理等信息,对光照等条件不敏感,有着良好的鲁棒性.且识别速度较快能满足一般应用的需求.  相似文献   

11.
A novel approach is proposed for the recognition of moving hand gestures based on the representation of hand motions as contour-based similarity images (CBSIs). The CBSI was constructed by calculating the similarity between hand contours in different frames. The input CBSI was then matched with CBSIs in the database to recognize the hand gesture. The proposed continuous hand gesture recognition algorithm can simultaneously divide the continuous gestures into disjointed gestures and recognize them. No restrictive assumptions were considered for the motion of the hand between the disjointed gestures. The proposed algorithm was tested using hand gestures from American Sign Language and the results showed a recognition rate of 91.3% for disjointed gestures and 90.4% for continuous gestures. The experimental results illustrate the efficiency of the algorithm for noisy videos.  相似文献   

12.
Aiming at the use of hand gestures for human–computer interaction, this paper presents a real-time approach to the spotting, representation, and recognition of hand gestures from a video stream. The approach exploits multiple cues including skin color, hand motion, and shape. Skin color analysis and coarse image motion detection are joined to perform reliable hand gesture spotting. At a higher level, a compact spatiotemporal representation is proposed for modeling appearance changes in image sequences containing hand gestures. The representation is extracted by combining robust parameterized image motion regression and shape features of a segmented hand. For efficient recognition of gestures made at varying rates, a linear resampling technique for eliminating the temporal variation (time normalization) while maintaining the essential information of the original gesture representations is developed. The gesture is then classified according to a training set of gestures. In experiments with a library of 12 gestures, the recognition rate was over 90%. Through the development of a prototype gesture-controlled panoramic map browser, we demonstrate that a vocabulary of predefined hand gestures can be used to interact successfully with applications running on an off-the-shelf personal computer equipped with a home video camera.  相似文献   

13.
作为人机交互的重要方式,手势交互和识别由于其具有的高自由度而成为计算机图形学、虚拟现实与人机交互等领域的研究热点.传统直接提取手势轮廓或手部关节点位置信息的手势识别方法,其提取的特征通常难以准确表示手势之间的区别.针对手势识别中不同手势具有的高自由度以及由于手势图像分辨率低、背景杂乱、手被遮挡、手指形状尺寸不同、个体差异性导致手势特征表示不准确等问题,本文提出了一种新的融合关节旋转特征和指尖距离特征的手势特征表示与手势识别方法.首先从手势深度图中利用手部模板并将手部看成链段结构提取手部20个关节点的3D位置信息;然后利用手部关节点位置信息提取四元数关节旋转特征和指尖距离特征,该表示构成了手势特征的内在表示;最后利用一对一支持向量机对手势进行有效识别分类.本文不仅提出了一种新的手势特征表示与提取方法,该表示融合了关节旋转信息和指尖距离特征;而且从理论上证明了该特征表示能唯一地表征手势关节点的位置信息;同时提出了基于一对一SVM多分类策略进行手势分类与识别.对ASTAR静态手势深度图数据集中8类中国数字手势和21类美国字母手势数据集分别进行了实验验证,其分类识别准确率分别为99.71%和85.24%.实验结果表明,本文提出的基于关节旋转特征和指尖距离特征的融合特征能很好地表示不同手势的几何特征,能准确地表征静态手势并进行手势识别.  相似文献   

14.
15.
基于特征线条的手势识别   总被引:5,自引:0,他引:5  
单目视觉的手势识别系统,通常把人手建模成一个像素或者一块,从整体上分析手势的运动参数并提取表观特征.从细微之处着手,融合颜色、运动和边缘等多种信息以提取能够反应人手结构特性的特征线条,并将特征线条分割成小的曲线段,跟踪这些曲线段的运动.采用平面模型对手势图像表观的变化建模,根据各个曲线段的运动,融合成手的整体运动分量.同时分析了图像坐标系的选取和对运动参数的影响,提出了随手运动的坐标系,以抽取平移不变的平面模型参数,进行手势识别.  相似文献   

16.
The role of gesture recognition is significant in areas like human‐computer interaction, sign language, virtual reality, machine vision, etc. Among various gestures of the human body, hand gestures play a major role to communicate nonverbally with the computer. As the hand gesture is a continuous pattern with respect to time, the hidden Markov model (HMM) is found to be the most suitable pattern recognition tool, which can be modeled using the hand gesture parameters. The HMM considers the speeded up robust feature features of hand gesture and uses them to train and test the system. Conventionally, the Viterbi algorithm has been used for training process in HMM by discovering the shortest decoded path in the state diagram. The recursiveness of the Viterbi algorithm leads to computational complexity during the execution process. In order to reduce the complexity, the state sequence analysis approach is proposed for training the hand gesture model, which provides a better recognition rate and accuracy than that of the Viterbi algorithm. The performance of the proposed approach is explored in the context of pattern recognition with the Cambridge hand gesture data set.  相似文献   

17.
基于表观的动态孤立手势识别   总被引:9,自引:0,他引:9  
给出一种基于表观的动态孤立手势识别技术.借助于图像运动的变阶参数模型和鲁棒回归分析,提出一种基于运动分割的图像运动估计方法.基于图像运动参数,构造了两种表观变化模型分别作为手势的表观特征,利用最大最小优化算法来创建手势参考模板,并利用基于模板的分类技术进行识别.对120个手势样本所做的大量实验表明,这种动态孤立手势识别技术具有识别率高、计算量小、算法稳定性好等优点.  相似文献   

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