基于Kinect深度图像的指尖检测与手势识别

摘要：

针对基于普通摄像头的手势识别系统在不同光照条件和复杂环境下易受影响的问题,提出一种基于kinect深度图像进行指尖检测和手势识别的算法.首先利用Kinect传感器获取深度图像,再利用OpenNI手部跟踪器检测出手部的位置,根据手部位置对手势进行深度阈值分割.提出一种结合凸包和曲率检测指尖的算法,检测出指尖数目和位置后,计算出包括指尖和手掌水平方向的夹角、相邻两个指尖夹角以及指尖与掌心的距离的特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对预定的9种数字手势进行识别.实验邀请5位实验者在复杂环境下每个手势做30次,每次的手势角度不同,实验结果表明该方法能够准确检测出指尖的数目和位置,9种数字手势平均识别率达到97.1%,该方法使用特征简单,实时性好,有较好的鲁棒性.

关键词：Kinect传感器、指尖检测、支持向量机、手势识别

所属期刊栏目：26

分类号：R73;R68

在线出版日期：2017-05-08（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：192-197