基于Realsense的手势识别与应用

摘要：

为解决现有手势识别方法易受外部环境干扰和特征提取繁琐的问题, 提出一种基于Intel Realsense技术的深度图像手势识别的方法.根据SR300捕获的深度图像中获取的手部关节点和手指的信息, 对这22个关节点进行几何建模;采用关节等效距离和手指伸直程度的特征, 实现手势识别;将该方法应用到机械臂机器人的人机交互中去, 成功实现抓取杯子到嘴边喝水等动作.实验结果表明, 该方法特征简单, 识别率高, 通用性强, 具有较强的鲁棒性.

关键词：实感技术、手势识别、深度信息、关节距离、人机交互

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：山东省重点研发计划基金项目2016GSF201197;山东省高等学校科技计划基金项目J16LB11

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：839-844,873