基于彩色-深度图像的手语识别算法

摘要：

手语作为表达信息的一种方式,是聋哑人与外界交流的最主要途径.随着人工智能技术的发展,新型、自然、便捷的人机交互方式已经成为当今各行业交互方式的新趋势.传统手语识别方法普遍存在背景干扰严重、特征提取不完整及识别准确率低的缺点.针对以上问题进行研究,提出基于彩色-深度(RGB-D)图像的手语识别算法.在静态孤立词手语识别的基础上测试.实验对比结果表明,基于RGB-D的方法能得到比传统手语识别算法更好地性能;利用深度信息处理图像,有效地去除了场景中光照、背景的干扰,同时结合肤色信息去除非手形部分;采用概率神经网络(PNN)手语分类器对孤立词的识别准确率超过90%,取得了较高的识别率.

关键词：人工智能、手语识别、RGB-D、概率神经网络

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金2017JM6041;国家自然科学基金61271362,61572392,61671362;西安工业大学研究生创新实践能力培养项目XAGDYC2017005

在线出版日期：2018-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：104-109