基于Kinect深度信息的指尖检测

摘要：

指尖检测是目前人机交互研究的热点之一,针对基于普通摄像机的指尖检测容易受到复杂背景的影响而无法准确定位的问题,提出了基于Kinect深度信息的指尖获取方法.利用Kinect获取的深度信息将手单独分离出来,从而更好的实现手或手指与虚拟物体的交互.研究了一种利用NITE库函数定位手的位置的方法,根据获取的手的位置能够迅速而准确的从复杂背景中提取手部信息.再利用道格拉斯-普克算法得到手的轮廓曲线,最后利用轮廓分析法从凸包点中识别出指尖.实验表明该方法能够精确的定位到手的各个指尖位置,识别率达到80%,该方法实现简单,实时性好,有较好的鲁棒性.

关键词：Kinect、深度信息、人机交互、道格拉斯-普克算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省自然科学基金项目20150101015JC;吉林省重大科技攻关项目20170203004GX

在线出版日期：2018-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：115-118,104