基于复合特征和动态阈值圆法的手势识别算法研究
Gesture recognition algorithm based on combined features and dynamic threshold circle
上海大学 机电工程与自动化学院, 上海 200072
摘要
针对传统手势识别中用肤色分割手部区域效果的局限性，采用Kinect获取深度信息来分割手掌，能得到较好的效果。对手掌轮廓进行多边形逼近，将凸包点作为候选指尖点。利用非零像素（白）到最近零像素的距离提取掌心，用线性回归动态调整阈值圆半径，将无用凸包点过滤，实现指尖点的准确提取。在分类识别中，将图像的Hu矩和指尖点个数组合起来，作为复合手势特征，导入KNN分类器中，实现手势识别。实验证明，基于复合特征和动态阈值圆法的手势识别算法具有较好的识别率和实时性。
基金项目
国家重点研发计划重点专项课题资助项目(2016YFC0302402)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0491
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 630-634
文章编号: 1001-3695(2020)02-069-0630-05
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
王梅, 张震, 张曦, 等. 基于复合特征和动态阈值圆法的手势识别算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 630-634. (Wang Mei, Zhang Zhen, Zhang Xi, et al. Gesture recognition algorithm based on combined features and dynamic threshold circle [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 630-634. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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