融合手势识别和终端用户评估的交互控制

摘要：

基于RGB图像的手势识别因其对设备要求低、采集数据方便等在人机交互领域得到广泛的应用.在RGB图像的手势识别与交互过程中,一方面由于RGB的手势图像在采集过程中存在光照影响导致利用肤色信息进行手势分割的效率较低,另一方面用户对交互手势的认知与设计师设计的手势有差异,导致用户交互体验反馈较差.针对这两个问题我们进行了系统性的优化:首先把用户的认知与交互手势设计原则联系起来建立手势共识集;其次进行手势图像的色彩平衡处理,利用椭圆肤色模型分割手势区域;然后将二值化手势图像输入到MobileNet-V2轻量化卷积神经网络进行手势识别率的计算.手势的终端用户主观评价与手势识别技术结合可以较系统地为交互任务进行手势设计,减少用户在实际交互过程中的认知偏差,提高交互系统的可用性和效率.

关键词：手势诱导、肤色分割模型、MobileNet-V2、手势识别、人机交互

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.9;G254.1;G434

资助基金：贵州省科学技术基金项目;贵州省教育厅青年科技人才成长项目

在线出版日期：2022-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：159-166