基于视觉手势识别的人机交互系统

摘要：

人机交互系统是人与机器之间交流与信息传递的桥梁,随着计算机技术的迅速发展,使用鼠标、键盘等传统的人机交互技术已经不满足时代发展的需求,人们需要一种更快捷、更自然、更舒适的人机交互技术.基于手势的人机交互是人机交互系统的重要技术之一,传统的手势识别方法存在识别准确率不高、识别过程复杂等问题.针对上述缺陷,文中提出了一种基于深度学习的手势识别算法,该算法通过姿态估计对手势关节特征进行快速检测,利用卷积神经网络对关节特征图进行分类,克服了复杂背景中手势图像分割困难等问题,提高了识别结果的准确率.实验结果表明,该方法对各种手势不同尺度的表现具有很好的识别准确率,识别结果的准确率达到了98％.最后文中基于该算法设计了一个人机交互系统,并展示了手势识别在该人机交互系统中的应用.

关键词：姿态分析、深度学习、姿态预测、机器人、手势识别

所属期刊栏目：46

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：自然科学基金61862050;宁夏智慧农业关键技术集成应用与示范项目2017BY067;宁夏回族自治区重点研发项目2018BBF02006;社会科学基金16BTY111

在线出版日期：2019-12-19（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：570-574