基于表观特征分析的手势识别及其应用

针对复杂背景下的手势识别容易受到环境干扰造成的识别困难问题,通过分析手势的表观特征,提出并实现了一种可用于自然人机交互的手势识别算法。该算法基于Kinect深度图像实现手势区域分割,然后提取手势手指弧度、指间弧度、手指数目等具有旋转缩放不变性的表观特征,运用最小距离法实现快速分类。并将该算法成功运用于实验室三指灵巧手平台,达到了理想的控制效果。实验表明该算法具有良好的鲁棒性,针对九种常用手势,平均识别率达到94.3%。