共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
基于RGB图像的手势识别因其对设备要求低、采集数据方便等在人机交互领域得到广泛的应用. 在RGB图像的手势识别与交互过程中, 一方面由于RGB的手势图像在采集过程中存在光照影响导致利用肤色信息进行手势分割的效率较低, 另一方面用户对交互手势的认知与设计师设计的手势有差异, 导致用户交互体验反馈较差. 针对这两个问题我们进行了系统性的优化: 首先把用户的认知与交互手势设计原则联系起来建立手势共识集; 其次进行手势图像的色彩平衡处理, 利用椭圆肤色模型分割手势区域; 然后将二值化手势图像输入到MobileNet-V2轻量化卷积神经网络进行手势识别率的计算. 手势的终端用户主观评价与手势识别技术结合可以较系统地为交互任务进行手势设计, 减少用户在实际交互过程中的认知偏差, 提高交互系统的可用性和效率. 相似文献
3.
针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高. 相似文献
4.
《计算机应用与软件》2013,(3)
针对手势图像的肤色特点,结合肤色在RGB空间的阈值分割和YCbCr颜色空间上的聚簇特性,以及背景模型的应用,有效减少了背景中类肤色的干扰,完成了手部图像在复杂背景下的检测和分割;并采用图像的7个不变Hu矩描述子来表征不同二值化的手势轮廓;最后采用BP神经网络进行手势识别。实验结果表明该方法有较好的识别率和鲁棒性。 相似文献
5.
复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别 总被引:6,自引:1,他引:5
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
6.
引进最新骨架提取算法,设计并实现了一种以手势的欧氏骨架为基准的手势识别系统,系统由通用视频采集模块和ARM开发板硬件组成.利用动态前景检测算法结合YCbCr肤色识别模型,分割出手势区域;借助欧氏距离变换和Delta—中轴骨架提取算法获得手势区域的欧氏骨架,并提取骨架的关键点和欧氏距离等几何参数,以此建立手势识别的几何模型.实验测试正确识别率高达94%,每帧图片处理时间小于25 ms,表明该系统实时、有效. 相似文献
7.
8.
首先采用基于混合高斯模型与椭圆肤色模型进行手势分割,分割出手势区域,使用卡尔曼滤波器进行手势跟踪,获得手势中心点的位置.在此基础上,记录各帧中心点位置,得到运动轨迹,利用提出的轨迹模板匹配方法对动态手势进行识别.该方法利用基本的几何特征便可完成手势运动轨迹的设置与识别,无需特征选择或训练样本的搜集.最后,采用基于Zynq-7000的Zedboard平台对该算法进行实现,并采用HLS硬件加速工具进行算法加速.实验结果表明,该算法可实现较精确的手势识别,接受弹性的输入采样,识别正确率在95%以上,且通过硬件加速后,可在嵌入式平台中实时识别,具有较好的实时性. 相似文献
9.