| 基于特征距离加权的手势识别 |
| |
| 引用本文： | 王艳,徐诗艺,谌海云.基于特征距离加权的手势识别[J].计算机科学,2017,44(Z6):220-223. |
| |
| 作者姓名： | 王艳 徐诗艺 谌海云 |
| |
| 作者单位： | 西南石油大学电气信息学院 成都610500,西南石油大学电气信息学院 成都610500,西南石油大学电气信息学院 成都610500 |
| |
| 基金项目： | 本文受四川省科技厅应用基础项目(2014JY0208),西南石油大学科研起航计划(2014QHZ026),四川省教育厅科研项目(14ZB0051)资助 |
| |
| 摘 要： | 基于计算机视觉的手势识别是当前人机交互领域的热门研究,但由于受光照、环境等因素的影响,使得采用单一特征描述手势的方法不能很好地识别手势,因此提出一种将Hu不变矩和指尖个数特征相结合的静态手势识别方法,对采集的手势图像进行预处理,再使用肤色模型分割出手势,并采用重心距离法检测指尖个数,进而对提取的手势轮廓进行Hu值的计算,最后采用模板匹配法对特征距离进行加权和融合来识别手势。实验结果表明,与采取单一的Hu矩或指尖个数作为手势特征的方法相比,该方法可以 获得更高的识别率。
|
| 关 键 词： | 静态手势 肤色模型 重心距离法 指尖 Hu不变矩 模板匹配 |
Gesture Recognition Based on Weighted Feature Distance |
| |
| WANG Yan,XU Shi-yi and CHEN Hai-yun.Gesture Recognition Based on Weighted Feature Distance[J].Computer Science,2017,44(Z6):220-223. |
| |
| Authors: | WANG Yan XU Shi-yi and CHEN Hai-yun |
| |
| Affiliation: | Department of Electric Engineering and Information,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China,Department of Electric Engineering and Information,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China and Department of Electric Engineering and Information,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Static gesture Skin color model Centroid distance method Fingertip Hu invariant moments Template matching |
|
| 点击此处可从《计算机科学》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机科学》下载全文 |
|
