融合改进指尖点和Hu矩的手势识别

基于轮廓的识别算法能够很好地处理手势的外观变化,但现有的识别算法在目标旋转和缩放时其识别率和鲁棒性较低,针对这一问题提出了一种基于指尖点和Hu不变矩的手势识别方法。该方法对基于曲率的指尖检测方法进行改进,增强指尖点特征提取的鲁棒性;融合Hu不变矩和指尖点特征,提高手势模型的全局描述性;利用能够自动添加新手势的识别算法,提高算法的实用性。实验表明,该方法在满足实时性的基础上有效地提高了手势识别的准确性和鲁棒性。     

基于视觉的多特征手势识别

手势是一种自然直观的交互方式,基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。本文在已有的手势识别技术基础上,从手势分割及手势表示两方面着手,提出了一种单目视觉下的手势识别方法。利用颜色特征检测肤色区域,成功分割出人手;利用人手的轮廓及凸缺陷检测指尖,再利用指尖的数目和方位来表示一个手势,进而结合轮廓长度和面积等几何特征完成手势识别。传统的指尖检测方法需要遍历并扫描手掌外轮廓,计算量大,本文通过凸缺陷检测指尖,减少了计算量,提高了指尖检测的速度。实验结果表明,本文的方法具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。     

基于Hausdorff距离的手势识别

随着先进人机交互技术的提出及发展，手势识别正成为其中一项关键技术，基于视觉的手势识别是当前涉及图象处理，模式识别，计算机视觉等领域的一个比较活跃的课题，由于Hausdorff距离模板匹配的方法具有计算量小，适应性强的特点，因此基于Hausdorff距离，建立了一个手势识别系统，该系统采用边缘特征像素点作为识别特征，并首次利用Hausdorff距离模板匹配的思想，在距离变换空间内，实现了中国手指字母集上的基于单目视觉的30个手指字母的手势识别，为提高系统的鲁棒性，还提出了修正的Hausdorff距离形式，测试集上的平均识别率为96．7％，实验结果表明，基于Hausdorff距离的模板匹配方法用于基于听觉的静态手势识别是可行的。     

基于计算机视觉的多特征手势识别

目前常用单特征手势识别方法中,缺少完整的手势轮廓信息,对局部相似度高和形状复杂的手势识别率较低,为此提出一种将CSS特征描述子与Hu不变矩相结合的手势特征提取方法。首先,利用肤色模型把手势从复杂的背景中提取出来,然后分别提取手势的Hu不变矩和CSS描述子来构建融合特征,最后利用人工神经网络对新特征进行识别和分类。实验结果表明,与基于单一特征的识别方法相比,该方法整体识别率更高,对局部形似度高的手势识别率有很大提升。     

基于Euclidean距离的手势识别

提出了一种在距离空间内采用Euclidean距离计算的手势识别算法。手势图像经过边缘检测后,对边缘图像实施Eu-clidean距离变换（EDT）,在距离变换空间内计算距离映射图与样本之间的Euclidean距离。最后,对基于单目视觉的30个手指语字母手势进行识别,最好识别率达93.33%。     

基于加权距离的机械设计图像异步检索方法

根据机械设计图像的形状特征,提出一种利用加权距离实现的多特征异步检索方法。首先利用机械设计图像的外接圆距离特征进行初步检索,再结合初步检索结果集的位置计算输入图像和初步检索结果集的加权Hu不变矩特征距离,并据此获得最终的检索结果。实验表明,与单一特征的检索方法相比,该方法在机械设计图像检索中有更高的查准率和查全率。     

基于形状特征的字母手势的分类及识别算法

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。     

基于不变矩和支持向量机的手势识别

选取Hu不变矩、手势轮廓的凹陷个数及其周长与面积比为手势识别的主要特征,采用了基于径向基核的SVM分类器进行0～9十种手势的识别。实验结果表明,在背景单一、光照情况良好条件下,该方法具有很高的识别率,并且简单快速。     

融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别

基于尺度不变特征变换的特征包（BoF-SIFT）支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果, 但是计算复杂度高、实时性较差。为此, 提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包（BoF-SURF）支持向量机（SVM）的手势识别方法。特征包模型中用快速鲁棒性特征（SURF）算法替换尺度不变特征变换（SIFT）算法提取特征, 提高了实时性, 并引入Hu矩描述手势全局特征, 进一步提高识别率。实验结果表明, 算法无论是实时性还是识别率都要高于BoF-SIFT支持向量机方法。     

基于Hu矩和纹理特征结合的人体异常行为识别

为了提高人体异常行为识别的准确率,采用了一种将多特征结合的异常行为识别算法,主要包括对步行、快跑、慢跑、拳击、双手挥舞、鼓掌六种异常行为进行识别。首先从视频流中提取出人体轮廓,然后从所得的轮廓中提取Hu矩特征与纹理特征。最后通过模板匹配的方法,采用马氏距离度量所需识别的当前行为特征向量与标准模板行为的特征向量之间的相似性,并通过设置相应的阈值判定该行为所属类别。实验证明,该方法比提取单一特征的方法识别率高,且具有一定的实用价值。     

复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别

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％。     

基于关键点的一种字母手势识别算法

提出了一种基于手势关键点的手势识别算法。从经过二值化处理的字母手势图像中提取重心,并由字母手势图像的边缘信息中提取字母手势的关键点(指根和指尖)。借助Hausdorff Distance(HD),运用关键点的信息对手势进行识别。     

局部特征与全局特征结合的HMM静态手势识别

针对静态手势识别问题,提出了一种综合考虑局部形状与全局轮廓的隐马尔科夫模型(HMM)静态手势识别算法。该算法提取局部形状熵特征与上层轮廓特征分别作为训练数据训练每类手势的HMM参数。测试时,先凭借局部形状熵特征得出初步识别结果,然后根据初步识别结果的模糊性,附加与局部特征互补的上层轮廓特征进行再识别,得出最终识别结果。实验结果表明,该算法对于形状差异占主导地位的手势库有很好的效果,并且将静态手势的空间序列模拟成时间序列使得静态手势识别具有空间尺度不变性;同时该算法合理控制特征维数,一定程度上弱化了HMM训练时间长的弊端,加快了识别的速度。     

基于圆弧扫描线的手势特征提取和实时手势识别

基于手势的人机交互是当前备受关注的自然人机交互模式之一,实时手势识别是其中最重要的步骤。本文提出了一种基于圆弧扫描线的手势特征提取和实时手势识别方法。首先,基于一种抽象描述手掌和五指关系的简洁人手海龟模型,结合肤色特征和腕部标记分割出人手部图像,并进行二值化处理 和统一尺寸来建立手势训练集。 然后,以手掌中心为圆心构造同心圆来提取训练集中不同手势样本的特征,并使用线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)算法对手势特征向量进行离线预处理。最后,使用 改进的加权K近邻（Weighted-K-nearest neighbor,W-KNN）算法进行实时手势分类和识别。为了验证本文方法的有效性 ,在自建小型手势数据库上进行了算法分析和比较,并在多投影系统下进行实时交互测试。实验 结果表明本文算法具有较高的识别效率。     

基于OPENCV的手势识别系统的设计与实现

人与计算机的交互技术是一种新型的计算机技术,且逐渐演变为一种主流技术和计算机领域的技术热点;为了能够更好地识别手势和跟踪手势的运动轨迹,提出了基于OPENCV的手势识别系统,系统引入了OPENCV计算机视觉库,OPENCV作为优秀的计算机视觉库,为设计的实现提供了便捷的代码,利用OPENCV技术中的图像处理算法,首现通过摄像头采集数据图像,并对采集到的图像进行一系列的缩放,去噪以及锐化等处理,然后对人体手势建立肤色模型,然后经过灰度阈值化来转换成二值图像,得到手轮廓的数据图像后,采用轮廓匹配方法识别出手型;最后通过10种基本的手势模型对比验证了本系统具有一定的实时性,并且识别率可以达到95％以上.     

融合关节旋转特征和指尖距离特征的手势识别

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.     

基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别

针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题,提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法。通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号,经过实时有效手势动作分割后,将加速度数据转换为手势轨迹图像,并用非负矩阵分解对手势加速度轨迹图像提取特征向量,最后构建离散隐马尔科夫模型实现目标手势识别。加速度手势轨迹图像转换及采用非负矩阵分解的特征提取方法将未知手势轨迹特征转换为低维子特征序列,降低了计算复杂度,实验表明,该方法能有效识别手势动作。     

基于手势特征融合的操作动作识别

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...