面向人机交互的常见桌面手势识别

摘要：

为实现特定环境下动态手势更为准确的识别,提出一种桌面环境下的自然人机交互的常见动态手势识别方法,包括“去”、“拿”、“移”、“放”、“回”、“这”等多种自然交互手势.预处理每帧图像,结合高斯建模以及HSV肤色建模分割出手势,融合多帧图像的时序信息及空间信息,构造动态手势时空特征影像,基于卷积神经网络对特征影像进行训练与分类,基于统计分析对分类结果进行优化,实现对不同手势动作良好稳定的识别与分类.实验结果表明,该算法对桌面环境下上述常见动态手势有着良好稳定的识别和分类能力.

关键词：手势识别、手势分割、计算机视觉、深度学习、人机交互

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：广西科技计划课题基金项目桂科 AB17195053;广西自然科学基金项目2017GXNSFAA198226;广西高校图像图形智能处理重点实验室研究课题基金项目GIIP201602;广西可信软件重点实验室开放课题基金项目KX201601;广西高校云计算与复杂系统重点实验室2015年度立项课题基金项目15210;广西云计算与大数据协同创新中心开放课题基金项目YD16E11;广西信息科学实验中心2014年度一般基金项目20140208;桂林电子科技大学研究生教育创新计划基金项目2017YJCX55

在线出版日期：2018-11-06（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：3246-3251