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提出了一种基于多权值神经网络模型的静态手势语识别方法.应用手势字母图像圆周极径序列的傅立叶频谱信息来提取特征,再结合多权值神经网络的训练算法与识别算法,实现静态手势字母的识别,并取得了很好的识别效果. 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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针对目前动态手势识别计算复杂度较高以及对实验器材有相应要求的问题,提出基于多特征融合的动态手势识别.使用OpenPose得到手部关键点信息,建立手势模型,将坐标信息利用手部的结构关系进行处理,得到手部的角度和长度特征.将角度特征序列和长度特征序列进行融合,利用阈值设定过滤序列中的奇异点,使用FastDTW算法计算待测动... 相似文献
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基于SURF特征跟踪的动态手势识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割人手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹.提出采用经时间规整的轨迹方向数据流来建立动态手势模型,利用基于相关分析的数据流聚类方法实现动态手势的识别,大大提高动态手势识别速度.实验使用26个英文字母作为动态手势训练和识别,手势训练集和测试集的识别率分别为87.1%和84.6%,并成功用于实验室自主研制的侦察移动机器人Hunter的运动控制中,证实了该方法的有效性. 相似文献
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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。 相似文献
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基于视觉技术的手势跟踪与动作识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对工业生产线上规程化操作动作进行手势跟踪与动作识别研究。首先选取YCbCr颜色模型进行手部区域识别,获得完整手部区域;然后利用Euclidean距离变换计算相邻2个手部运动轨迹点之间的距离和各帧图像的手部运动速度;再利用扩展有限状态机模型实现手部运动的分割,将分割的多个动作与建立的动作模板匹配,利用Hausdorff距离匹配法判断匹配结果的准确性,实现手部动作的识别。实验结果表明:该手部动作识别算法对背景干扰和摄像头轻微震动具有一定的抗噪能力,有较高的动作识别正确率,能够满足现实工作环境下的应用需求。 相似文献
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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。 相似文献
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基于多尺度形状描述子的手势识别 总被引:1,自引:0,他引:1
随着计算机性能的提高和人机交互技术的发展,手势识别越来越受到人们的重视,尤其是基于视觉通道的手势识别,使人机交互变得更加便捷。但由于人手是复杂形变体,现有的方法对运动过程中手的形变的描述不够充分。该文从视觉角度提出了一种新的手势建模的方法-多尺度形状描述子。从分析手的基本形状入手,利用了圆形的轴对称和中心对称的几何特点,具有旋转和尺度不变性。该描述子从多个尺度对手势进行形状描述,在一定程度上解决了手势的精细区分问题。 相似文献
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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