共查询到17条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
提出了一个基于深度信息对手指和手部进行实时跟踪,并可用于手势识别的方案。用Kinect获取深度信息,然后生成手部的三维点云,进行过滤转换成像素矩阵;使用K-curvature算法获取指尖和手掌方位,然后通过手指之间的相关距离进行手指标定。实验结果证明该方案识别追踪效果稳定且高效,不受光照和复杂背景影响,能够同时跟踪双手共10个手指和2个掌心的动作轨迹,并用于手势识别。 相似文献
2.
手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程:手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。 相似文献
3.
4.
5.
基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别 总被引:5,自引:1,他引:5
复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低维子特征序列,降低了模型的复杂度.此外,它还可以充分利用人的经验辅助模型结构的创建与优化.实验表明,该方法是一种有效的复杂动态手势识别方法,并且优于传统的HMM模型方法. 相似文献
6.
在人机交互领域,针对复杂背景下手势识别率低、算法鲁棒性差的问题,基于深度学习提出一种手势识别算法HGDR-Net(hand gesture detection and recognition network).该算法由手势检测和识别2部分构成.在手势检测阶段,为解决复杂背景下手势区域提取困难的问题,基于改进的YOLO(you only look once)算法进行手势检测.改进的YOLO算法结合了手势检测的特点,解决了原始YOLO对小物体检测效果差、定位准确度不高的问题.在识别阶段,利用卷积神经网络(CNN)进行识别,并针对手势区域的尺寸多样性引入了空间金字塔池化(SPP)来解决CNN的多尺度输入问题.最后在训练过程中联合线下和实时2种数据增强方法避免过拟合问题,提升HGDR-Net的泛化能力.在NUS-II和Marcel两个复杂背景的公共数据集上进行了验证实验,识别率分别达到98.65%和99.59%.结果表明本文算法能准确地从各种复杂背景中识别手势,相比于基于人工提取特征的传统算法和其他基于CNN的算法具有更高的识别准确率和更强的鲁棒性. 相似文献
7.
针对在复杂背景中传统手势识别算法的识别率低问题,利用Kinect的深度摄像头获取深度图像,分割出手势区域后进行预处理;提取手势的几何特征,并提出深度信息的同心圆分布直方图特征,融合手势的几何特征和深度信息的同心圆分布直方图特征;学习训练随机森林分类器进行手势识别.文中通过在复杂背景条件下对常见的“石头”、“剪刀”、“布”3种手势进行测试,实验结果表明:文中所提方法具有很好的平移,旋转和缩放不变性,能适应复杂环境的变化. 相似文献
8.
9.
10.
11.
12.
随着RGB-D传感器的出现,深度图像信息可以弥补基于彩色图像的人体姿态识别在复杂环境和光照变化下鲁棒性较差的问题,因此利用深度信息识别人体姿态变得更加便捷。为了解人体姿态识别的发展现状,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,从深度图像预处理、特征提取、姿态识别算法三方面对基于深度信息的人体姿态识别进行阐述,介绍人体姿态识别相关的技术发展及应用领域,并对其中存在的难点与问题进行讨论,为以后的相关研究提供思路。 相似文献
13.
14.
传统动态手势识别方法中存在硬件成本高,推广难度大等局限性.文章提出一种基于信道状态信息的复杂动态手势识别方法CSI-Num,该方法可用来实现对空中数字手势的高效识别.CSI-Num识别过程主要分为两个阶段:数据提取处理阶段与手势匹配识别阶段.提取处理阶段,是将采集到的数据,选取能够反映手势动作的子载波特征值作为被选信号,通过小波阈值函数和五点三次平滑方法对信号进行降噪平滑;匹配识别阶段,提取有效手势数据,使用k均值聚类算法和动态时间规整算法特性相融合的K-DTW匹配算法识别出不同数字的手势动作.实验结果表明,针对不同环境的室内场景,相应地调整参数设置,CSI-Num可以高效地识别出不同数字的手势动作,且具有较高鲁棒性. 相似文献
15.
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
16.