基于骨骼和深度信息的手势识别的研究与应用

摘要：

文中研究了基于Kinect的手势识别技术，设计并实现了一个功能完善、性能优越的小型手势交互系统。首先结合Kinect获取的人体骨骼信息和深度信息，实现了手部的追踪和提取，并且实验效果不受实验背景、光线、实验者的肤色和服装的影响。然后根据初步获取的手型二值图噪声分布特点，提出一种过滤小规模连通分量像素点的方法对二值图进行去噪。最后，分别以手型二值图Hu矩和手型轮廓二值图Hu矩为特征，使用SVM分类器进行训练和识别。实验结果表明，同手型二值图的Hu矩相比，以手型轮廓二值图的Hu矩作为特征具有明显优势。

关键词：静态手势识别、手势交互系统、Hu矩、支持向量机

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”高技术发展计划项目2012aa01a509,2012aa01a510

在线出版日期：2016-09-08（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：200-204