手势识别的神经网络方法被引量：1

下载PDF

导出

摘要手势识别正成为人机交互技术研究中的一种重要模式。本文介绍了手势的基本概念及手势输入的两种方式，分析了人机交互过程中用户产生手势和计算机系统“感知”手势的基本过程，提出了手势识别的两种途径。在此基础上，使用数据手套５ｔｈＧｌｏｖｅ＇９５输入手势，运用ＢＰ神经网络实现了静态手势的识别。

作者焦圣品徐大海白英彩

机构地区上海交通大学金桥网络工程中心

出处《微型电脑应用》 1999年第5期27-29,64,共4页 Microcomputer Applications

关键词人机交互手势识别虚拟现实模式识别

同被引文献6

1HOFMANN F G, HEYER P, HOMMEL G. Velocity profile-based recognition of dynamic gestures with discrete hidden Markov models [C]// Gesture and Sign Language in Human-Computer Interaction-International Gesture Workshop Bielefeld, Germany, September 17-19, 1997 Proceedings. [s. n.]: Springer Berlin Heidelberg, 1998: 81-95.
2STURMAN D J, ZELTZER D. A survey of glove based input [J]. IEEE Computer Graphics and Applications, 1994, 14(1): 30-39.
3JOSEPH J, LAVIOLA J. A Survey of hand posture and gesture recognition techniques and technology [D]. Providence: Brown University NSF Science and Technology Center for Computer Graphics and Scientific Visualization, 1999.
4LIANG R H, OUHYOUNG M. A real-time continuous alphabetic sign language to speech conversion VR system[J]. Computer Graphics Forum, 1995, 14(3): 67-76.
5LIANG R H, OUHYOUNG M. A sign language recognition system using hidden MARKOV model and context sensitive search[C]. M Pr oc. of the ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology, Hong Kong: 1996, 59- 66.
6沈花玉,王兆霞,高成耀,秦娟,姚福彬,徐巍.BP神经网络隐含层单元数的确定[J].天津理工大学学报,2008,24(5):13-15. 被引量：325

微型电脑应用

1999年第5期

内容加载中请稍等...