面向颜色深度图像手脸近距遮挡的手势识别

摘要：

手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题,针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法.采用核模糊C-均值聚类,对下脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强,实现手脸分离.引入初始化水平集函数,解决聚类方法导致的手势区域像元缺失问题.利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG)特征对于势进行分类识别.通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库,进行了对比实验,实验结果验证了该方法的可行性和有效性.本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸,提取得到相对完整的手势信息,深度HOG特征能够对手势空问信息进行精确描述,具有比传统形状特征更准确的识别效果.

关键词：图像处理、手势识别、手脸近距遮挡、多相水平集、核模糊C-均值聚类、梯度方向直方图特征

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金F2015203287;河北省科技计划项目15220324

在线出版日期：2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：134-143