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为满足桌面环境下的手势交互需求,研究一种将手指数目、指间距及指间夹角特征相结合的桌面静态手势识别方法。以提高手势识别率、降低识别难度为目标,根据指间距及指间角度特征进行手势建模。利用分层策略将手势识别分为两层,将多种类手势识别转化到每层下较少种类的识别,根据每层的识别结果作为判别依据共同完成手势识别任务。实验结果表明,在常规桌面背景下,该方法比普通的模板匹配方法具有更高的识别准确率。 相似文献
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目的 基于手势的交互方式在人机交互中发挥着越来越重要的作用,手势识别是大多数手势交互系统的核心技术.当手势种类较多时,目前已有的大多数手势识别方法往往无法获得足够高的识别率.为此,提出了一种结合手指检测和梯度方向直方图(HOG)特征的分层静态手势识别方法.方法 提出一种基于形态学操作的手指检测算法作为手势识别方法的基础.首先由肤色模型从输入图像中提取出手部区域,然后利用手指检测算法识别出手势包含的手指个数,并根据手指个数从事先训练好的支持向量机分类器集合中选取一个,最后提取手部区域的HOG特征,并利用选择好的分类器完成识别任务.结果 对25种常用手势进行了识别实验,将本文方法与单独使用HOG特征的方法进行对比.本文方法可以将传统HOG方法的识别率提高20%左右.结论 基于手指个数的分层识别策略可以有效地解决传统单层识别方法在手势种类较多时识别率不高的问题.在手部区域能被成功检测的情况下,提出的结合手指检测和HOG特征的方法可以取得较理想的手势识别结果,且能达到实时性要求. 相似文献
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针对现有基于超声波的手势识别方案微手势的识别率偏低的问题,在现有特征集合的基础上,添加多普勒轮廓和距离轮廓的相关特征;为减少特征提取的计算量,提高系统的响应速度,提出一套尽量采用数据依赖关系存在关联的特征构成特征集合的筛选标准.对8种手势进行识别实验,测试结果表明,采用优化后的特征集合,相同的特征维数,整体的识别率提高... 相似文献
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卷积神经网络在手势识别领域应用广泛,但现有的卷积神经网络存在特征表征不足的问题,导致手势识别精度较低。提出一种轻量级静态手势识别算法r-mobilenetv2,通过串联通道注意力与空间注意力,将两者输出的特征图以跳跃连接的形式线性相加,得到一种全新的注意力机制。使用一维卷积调整低层特征的通道维度,将低级特征与经过上采样的高层特征进行空间维度匹配及通道维度匹配,并进行线性相加,其结果经卷积操作后与高层特征按通道维度连接,从而实现特征融合。在此基础上,将所提注意力机制与特征融合相结合,并用于改进后的轻量级网络MobileNetV2中,得到r-mobilenetv2算法。实验结果表明,与MobileNetV2算法相比,r-mobilenetv2算法的参数量降低了27%,错误率下降了1.82个百分点。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(10)
由于动态手势可以看作是多帧静态手势的融合,研究静态手势成为解决手势识别问题的重点。针对静态手势,提出一种自适应手指分割与判别的手势识别算法。首先,运用YCb Cr颜色空间的肤色聚类特性对手势图像进行分割,并采用质心点漂移的理念确定手指方向并作旋转归一化处理;其次,针对手势轮廓点的梯度方向和跨度确定手指的候选区域,并结合形态学的方法重建出单一手指的二值化形态;最后,选取恰当的形状特征,运用SVM分类器对其形状特征进行分类。实验表明该方法具有较好的识别率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(9)
手势作为一种自然、直观的交流方式,在人机交互领域得到越来越广泛的应用。研究的手势是指手与臂形成的一种空间三维姿势,现有方法对该种手势识别的准确性不高且实时性不强。在Kinect体感摄像机获取的人体手部关节点三维坐标基础上,提出一种计算手部角度进行静态三维手势识别的新方法。该方法通过计算手部多个位置的夹角来获取手部形态特征,然后与参考的静态手势特征做匹配识别。实验表明,该方法能够判断和识别当前静态手势与参考手势是否匹配,比现有方法具有更好的识别准确性和更强的实时性。 相似文献
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针对聋哑人哑语手势自动识别问题的复杂性,研究了手势几何特征的多样性及提取和识别方法,提出了一种基于几何特征的手势识别算法.首先,对手势图像进行肤色分割、边缘检测以及逻辑运算,然后,计算其质心面积等多项几何特征,通过实验方法测定最佳特征权值,最后,将其与样本图像特征值进行匹配,最佳匹配即为检测结果.根据30个字母手势创建了3套手势库,其中1套作为样本集,2套作为测试集.实验结果表明,通过该方法进行特征提取来识别汉语字母手势,可有效提高识别率,测试集识别率达到93.33%. 相似文献
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为了提高基于HMM方法的动态手势识别的效率和准确性,针对HMM方法在训练手势中计算的高复杂性,提出了一种HMM算法和动态规划的算法相结合的方法,对HMM算法中的训练阶段进行了改进,增强了人机交互的准确性与实时性。 相似文献
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针对动态复杂场景下的操作动作识别,提出一种基于手势特征融合的动作识别框架,该框架主要包含RGB视频特征提取模块、手势特征提取模块与动作分类模块.其中RGB视频特征提取模块主要使用I3D网络提取RGB视频的时间和空间特征;手势特征提取模块利用Mask R-CNN网络提取操作者手势特征;动作分类模块融合上述特征,并输入到分... 相似文献
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随着虚拟现实技术的飞速发展,人们迫切需要一种自然友好的字符输入方式,于是越来越多的研究人员投入到动态手势的研发当中。本文基于隐马尔可夫模型(HMM)搭建了一套动态手势识别系统。这套系统通过Leap Motion采集动态手势数据,并能够识别36个字母和数字的手势(数字0-9和字母A-Z)。经过大量实验表明,该系统有着很强的鲁棒性,识别单独手势的识别率能够达到93.2%。 相似文献
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提出一种新的KCCA特征融合算法。首先分别提取目标图像的局部特征SIFT和全局Pseudo-Zernike矩特征,并利用K-means算法对局部特征进行预处理;然后利用KCCA将两种特征提取相关特征进行融合,最后将融合特征送入SVM分类器。对遥感飞机图像库做了分类识别的仿真实验。相比于单一特征和CCA特征融合的识别策略,KCCA识别率得到明显提高,理论分析和实验结果证实了该算法具有良好的准确性与可靠性,能够有效提高图像分类识别系统的准确度。 相似文献
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为解决卷积神经网络提取特征遗漏、手势多特征提取不充分问题,本文提出基于残差双注意力与跨级特征融合模块的静态手势识别方法.设计了一种残差双注意力模块,该模块对ResNet50网络提取的低层特征进行增强,能够有效学习关键信息并更新权重,提高对高层特征的注意力,然后由跨级特征融合模块对不同阶段的高低层特征进行融合,丰富高级特征图中不同层级之间的语义和位置信息,最后使用全连接层的Softmax分类器对手势图像进行分类识别.本文在ASL美国手语数据集上进行实验,平均准确率为99.68%,相比基础ResNet50网络准确率提升2.52%.结果验证本文方法能充分提取与复用手势特征,有效提高手势图像的识别精度. 相似文献