基于多传感器信息检测和融合的中国手语识别研究

摘要：

有效融合加速计、摄像头和表面肌电3种低成本传感器在手势动作信息捕获上的优势,是提高手语手势识别率和种类的霞要研究内容.提出一种基于多传感器信息检测和融合的中国手语识别方法:先利用表面肌电的幅值信息,对3类传感器信号进行手势分割,并实现单双手词的划分;然后借助视觉信号,完成有遮挡和无遮挡双手词的划分;最后利用Sugeno模糊积分,实现不同特征匹配结果的决策融合.结果表明,对4位受试者、201个高频手语词开展于势识别实验,其识别率均在99%以上,证明该基于多传感器信息检测和融合的手势识别方法在中国手语识别上的有效性.

关键词：手语识别、多传感器融合、隐马尔科夫、模糊积分

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.4(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60703069;国家高技术研究发展863计划2009AA01Z322

在线出版日期：2010-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：665-671