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1.
虚拟环境中基于手势识别的三维交互技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了基于数据手套和基于视觉 (摄像机 )的手势输入 ,在分析了手势识别原理的基础上 ,通过计算机进行图像分析 ,采用神经网络和几何法对其图像进行手势的识别 ,实现了一种在虚拟环境中具有广阔运用前景的三维交互输入新技术。  相似文献   
2.
计算机辅助草绘设计技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
计算机辅助草绘技术结合了计算机与纸笔草绘的优点,比较适合于概念设计,便于帮助设计师快速记录下头脑中产生的瞬时灵感,近年来一直成为许多专家学者争相研究的热点课题之一。该文从产品设计的领域出发简要介绍了计算机辅助草绘设计的研究现状。并从支持草绘的用户界面设计、低层草图处理、高层草图语义理解、三维草绘建模4个方面分析比较了计算机辅助草绘一些关键技术的研究方法,指出了下一步的研究重点。  相似文献   
3.
基于“大小手”的徒手手势实时识别   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
滕达  杨寿保  刘岩  姜峰 《计算机应用》2006,26(9):2041-2043
随着人机交互技术的发展,徒手条件下的实时手势识别越来越受到关注。现有的徒手手势特征提取方案大多只能处理离线数据,不具实时性。文中提出了基于大小手的手势特征提取方案。该方案在描述双手特征时,将双手划分为大手与小手,双手重叠按照一只手处理。针对17个常用手势词的试验结果表明,方案的实时性较好,识别率可达94.1%。  相似文献   
4.
复杂背景下的手势分割与识别   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
目前在基于单目视觉的手势识别中,手势分割技术几乎都是基于简单的背景或者要求 手势者带有特殊颜色的手套,给人机交互增加了一定的限制.本文融合人手颜色信息和手势运 动信息,两次利用种子算法对复杂背景下的手势进行分割.根据分割出的手区域大大加速了运动 特征参数的提取,并结合手区域的形状特征,建立手势的时空表观模型.识别时,采用独立分布的 多状态高斯概率模型,进行时间规整.手势训练集和测试集的识别率分别为97.8%和95.6%.  相似文献   
5.
基于视觉的动态手势识别及其在仿人机器人交互中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
刘江华  程君实  陈佳品 《机器人》2002,24(3):197-200
手势识别是人和机器人交互中的重要组成部分,本文针对双目视觉系统SFBinoeye实 现了基于光流PCA(主分量分析)和DTW(动态时间规整)的命令手势识别,用以控制仿人机器人 SFHR的手臂运动.利用块相关算法计算光流,并通过主分量分析得到降维的连续投影系数, 与手掌区域的质心位置组合为混合特征向量.针对DTW定义了新的加权距离测度,并用它对 手势进行匹配识别.针对9个手势训练和识别,识别率达到92.4%,并成功地应用于机器人的 手臂控制中.  相似文献   
6.
One of the key problems in a vision-based gesture recognition system is the extraction of spatial-temporal features of gesturing.In this paper an approach of motion-based segmentation is proposed to realize this task.The direct method cooperated with the robust M-estimator to estimate the affine parameters of gesturing motion is used.and based on the dominant motion model the gesturing region is extracted,i.e.,the dominant object.So the spatial-temporal features of gestrues can be extracted.Finally,the dynamic time warping(DTW) method is directly used to perform matching of 12 control gestures(6 for “translation“ orders,6 for “rotation“orders).A small demonstration system has been set up to verify the method,in which a panorama image viewer can be controlled(set by mosaicing a sequence of standard“Garden“ images)with recognized gestures instead of the 3-D mouse tool.  相似文献   
7.
基于神经网络的手势识别   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文在对手结构和关节运动作了深入分析的基础上, 建立了对其施加约束的手模型.根据所定义的约束及运动类型,建立了适合于手势合成的手 数据结构.并采用神经网络理论进行手势识别,取得了较好的效果.  相似文献   
8.
应用几何矩和边缘检测的手势识别算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
何阳清  葛元  王林泉 《计算机工程》2005,31(15):165-166,174
提出了一种结合几何矩和边缘检测的手势识别算法。手势图像经过二值化处理后,提取手势图像的几何矩特征,取出几何矩特征7个特征分量中的4个分量,形成手势的几何矩特征向量。在灰度图基础上直接检测图像的边缘,利用直方图表示图像的边界方向特征。最后,通过设定两个特征的权重来计算图像间的距离,对30个字母手势进行识别,识别率为90%。  相似文献   
9.
时间序列聚类算法及其在手势识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对中国聋人手势词"语形"是由若干个基本手势组成的特点,本文提出了沿时间轴的贪心聚类算法,并在此基础上给出了一种快速训练算法及快速识别算法.将该算法具体应用到中国手语手势词的识别中,实验结果表明,与HMM相比,该方法不仅在识别速度上有大的改观,而且大大缩短了手势词对应模板的训练时间.  相似文献   
10.
基于形状特征的字母手势的分类及识别算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
郭兴伟  葛元  王林泉 《计算机工程》2004,30(18):130-132,186
提出了一种基于形状特征的字母手势的分类及识别算法。根据手势图像中手指的方向及数目进行粗分类,然后在边界图像及二值图像中提取手势的形状特征向量,进行基于类似度的模板匹配,实现对字母手势的细分类。实验证明,基于形状特征的粗分类能够排除完全不匹配的手势,减少了识别过程中的匹配搜索时间,提高了识别率。  相似文献   
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