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基于多传感技术相融合的手势交互系统研究
被引量:
1
1
作者
曾文献
赵杨
《河北省科学院学报》
CAS
2015年第2期9-15,共7页
针对传统基于计算机视觉技术进行手势识别过程中存在极易受环境光照及遮挡等影响导致识别准确率和效率不高的问题,本文提出了基于MEMS传感器信号和视觉信号相融合的手势交互方法。该方法通过分别获取和处理视觉信号和MEMS传感器信号,独...
针对传统基于计算机视觉技术进行手势识别过程中存在极易受环境光照及遮挡等影响导致识别准确率和效率不高的问题,本文提出了基于MEMS传感器信号和视觉信号相融合的手势交互方法。该方法通过分别获取和处理视觉信号和MEMS传感器信号,独立计算出手势特征,最终根据不同的应用场景动态调整各种手势特征在融合模型中的权值,使其相互补充,相互修正,最终实现了根据手势特征实现人机交互的系统。实验表明,该方法的准确性和效率都很高,能够达到人机交互实时性及准确性的要求。
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关键词
MEMS传感器
深度图像
重力加速度
角速度
实时手势交互
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职称材料
题名
基于多传感技术相融合的手势交互系统研究
被引量:
1
1
作者
曾文献
赵杨
机构
河北经贸大学
出处
《河北省科学院学报》
CAS
2015年第2期9-15,共7页
基金
河北省科技计划项目(14210310D)
河北经贸大学研究生创新计划项目
文摘
针对传统基于计算机视觉技术进行手势识别过程中存在极易受环境光照及遮挡等影响导致识别准确率和效率不高的问题,本文提出了基于MEMS传感器信号和视觉信号相融合的手势交互方法。该方法通过分别获取和处理视觉信号和MEMS传感器信号,独立计算出手势特征,最终根据不同的应用场景动态调整各种手势特征在融合模型中的权值,使其相互补充,相互修正,最终实现了根据手势特征实现人机交互的系统。实验表明,该方法的准确性和效率都很高,能够达到人机交互实时性及准确性的要求。
关键词
MEMS传感器
深度图像
重力加速度
角速度
实时手势交互
Keywords
MEMS sensors
Depth image
Acceleration of gravity
Angular velocity
Real-time gesture interaction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多传感技术相融合的手势交互系统研究
曾文献
赵杨
《河北省科学院学报》
CAS
2015
1
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