基于点上下文描述子的三维手势轨迹识别

提出了一种基于曲率窗的点上下文描述子的三维手势轨迹识别方法,该方法通过采用曲率窗选取手势轨迹的上下文点,既有效地降低了描述子的维度,又提高了对三维手势轨迹的识别率.首先,计算三维手势轨迹上所有点的U弦长曲率;然后,选取曲率最大且相互分离的点作为手势轨迹的上下文点;最后,将每个轨迹点与上下文点之间的欧氏距离作为该点的特征向量.采用上述方法提取三维手势轨迹的形状特征,支持向量机(SVM)用于分类识别.实验结果表明:该方法对澳大利亚手语数据库(ASL)中任意8类三维手势轨迹的平均识别率达到92.98%,并且识别结果具有旋转、尺度、平移(RST)无关性.