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基于改进凸分解的手势识别
被引量:
3
1
作者
潘志庚
王顺婷
姚争为
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期279-285,共7页
提出了一种新的基于Kinect的实时静态手势识别方法,主要贡献包括:提出了一种简易可行的、结合图像深度信息与肤色信息的手势区域检测与分割方法;提出了一种改进的凸分解算法,对手势区域进行近似凸形状分解,以得到表征手势特征的骨架信息...
提出了一种新的基于Kinect的实时静态手势识别方法,主要贡献包括:提出了一种简易可行的、结合图像深度信息与肤色信息的手势区域检测与分割方法;提出了一种改进的凸分解算法,对手势区域进行近似凸形状分解,以得到表征手势特征的骨架信息;采用基于路径相似性的骨架图匹配算法对手势进行匹配以实现识别.针对特定手势集进行了对比实验,实验结果表明,本文方法在识别结果的准确率以及算法的效率上都有着良好的表现.
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关键词
手势识别
凸分解
骨架图匹配
深度信息
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职称材料
题名
基于改进凸分解的手势识别
被引量:
3
1
作者
潘志庚
王顺婷
姚争为
机构
杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期279-285,共7页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61332017)
国家科技支撑计划项目(2015BAK04B05)
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1002803)
文摘
提出了一种新的基于Kinect的实时静态手势识别方法,主要贡献包括:提出了一种简易可行的、结合图像深度信息与肤色信息的手势区域检测与分割方法;提出了一种改进的凸分解算法,对手势区域进行近似凸形状分解,以得到表征手势特征的骨架信息;采用基于路径相似性的骨架图匹配算法对手势进行匹配以实现识别.针对特定手势集进行了对比实验,实验结果表明,本文方法在识别结果的准确率以及算法的效率上都有着良好的表现.
关键词
手势识别
凸分解
骨架图匹配
深度信息
Keywords
gesture recognition
convex shape decomposition
gesture skeleton
skeleton graphmatching
depth information
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进凸分解的手势识别
潘志庚
王顺婷
姚争为
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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