基于深度图像信息的手语识别算法

摘要：

为了实现手语视频中手语字母的准确识别,提出了一种基于DI_CamShift和手语视觉单词(SLVW)的手语识别算法.首先采用Kinect获取手语字母手势视频及其深度信息;然后通过计算获得深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置,计算搜索窗口对手势跟踪;进而使用基于深度积分图像的Ostu算法分割手势并提取其尺度不变特征转换(SIFT)特征;最后构建SLVW词包并用支持向量机(SVM)进行识别.单个手语字母最好识别率为99.67％,平均识别率96.47％.

关键词：DI_CamShift、手语视觉单词、Kinect、深度图像、尺度不变特征转换、手语识别

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61075014;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20116102110027

在线出版日期：2013-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2882-2885