期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0011

复杂环境中多信息融合的手势识别

引用
针对复杂环境中的手势识别问题,提出了一种融合深度信息和红外信息的手势识别方法。首先利用Kinect摄像头的深度信息进行动态实时手势分割,然后融合红外图像复原手势区域。解决了实时手势分割和利用手势的空间分布特征进行手势识别时由于分割的手势区域有缺损或有人脸干扰时识别率低的问题。经实验验证,提出的方法不仅不受环境光线的影响,而且可以识别区分度较小的手势,对旋转、缩放、平移的手势识别也具有鲁棒性。对于区分度较大的手势,识别率高达100%。

手势分割、空间特征向量、手势识别、深度信息、红外信息、复杂环境

TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金No.61263036;甘肃省杰出青年基金项目No.1210RJDA007。

2014-03-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

180-184

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

2014,(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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