基于Kinect的实时手势识别方法

摘要：

针对手势识别的准确性受到复杂背景、光照变化、肤色干扰、旋转、平移、缩放等影响的问题,提出一种基于Kinect的实时手势识别方法.使用Kinect体感设备,获取人体的骨骼信息和深度信息,分析人体手部特征,根据人体手部轮廓提取指尖位置特征,结合骨骼关节点位置分析人体手部以及得到的手指特征,检测并实时识别10种计数手势.实验结果表明,该方法能够在复杂背景、肤色干扰以及光照发生变化的条件下获得正确的识别结果,满足手势的旋转、平移和缩放不变性,识别率高,具有良好的实时性和鲁棒性.

关键词：手势识别、手势特征、体感设备、骨骼信息、深度图像

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划基金项目2015BAK33B02;国家自然科学基金项目61501199、61605054;华中师范大学中央高校基本科研业务费基金项目230-20205180014-660;华中师范大学中央高校基本科研业务费教育科学专项基金

在线出版日期：2018-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1721-1726