基于视线引导的实时动态手势识别方法

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作者 易月娥 李蔚清 胡鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2342-2349,共8页

针对手势识别技术在实际交互场景中存在模型参数量大、误触发率高等问题,提出一种基于视线引导的实时动态手势识别方法。利用视线追踪数据对手部骨架序列进行准确分割,同时对骨架数据从多个维度进行特征预处理,利用轻量级的多特征融合... 针对手势识别技术在实际交互场景中存在模型参数量大、误触发率高等问题,提出一种基于视线引导的实时动态手势识别方法。利用视线追踪数据对手部骨架序列进行准确分割,同时对骨架数据从多个维度进行特征预处理,利用轻量级的多特征融合识别网络进行手势识别。在多个公开数据集与模拟交互场景下进行测试,结果表明,该方法仅使用约0.15M的参数量和3 ms的推理时间,获得了超过主流方法的识别准确率。在模拟场景下的14类和28类动态手势识别任务中,Levenshtein精度分别为95.9%和94.5%,相对于主流方法提高约20%。 展开更多

关键词 动态手势识别 人机交互 视线引导 视线追踪 轻量级 多特征融合识别 交互场景

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多模态数据融合的加工作业动态手势识别方法 被引量：3

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作者 张富强 曾夏 +1 位作者 白筠妍 丁凯 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期30-36,共7页

为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像... 为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像两种模态数据进行特征提取;其次,将两种模态数据识别结果在决策层按最大值规则进行融合,同时,将原模型使用的Relu激活函数替换为Mish激活函数优化梯度特性;最后,通过3组对比实验得到6种动态手势的平均识别准确率为96.8%。结果表明:所提方法实现了加工作业中动态手势识别的高准确率和高鲁棒性的目标,对人机交互技术在实际生产场景中的应用起到推动作用。 展开更多

关键词 多模态数据融合 加工作业 动态手势识别 C3D Mish激活函数 人机交互

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基于视觉的神经网络三维动态手势识别方法综述 被引量：2

3

作者 王瑞平 吴士泓 +1 位作者 张美航 王小平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期193-208,共16页

动态手势识别作为一种重要的人机交互手段而受到广泛关注,其中基于视觉的识别方式因其使用便利性和低成本的优势成为新一代人机交互的首选技术。以人工神经网络为中心,综述了基于视觉的手势识别方法研究进展,分析了不同类型人工神经网... 动态手势识别作为一种重要的人机交互手段而受到广泛关注,其中基于视觉的识别方式因其使用便利性和低成本的优势成为新一代人机交互的首选技术。以人工神经网络为中心,综述了基于视觉的手势识别方法研究进展,分析了不同类型人工神经网络在手势识别中的发展现状,调研并归纳总结了待识别数据和训练数据集的类型及特点;此外,通过开展性能对比实验,客观评估了不同类型的人工神经网络,并对结果进行了分析。最后,对调研内容进行了总结,对该领域面临的挑战和存在的问题进行了阐述,对动态手势识别技术的发展趋势进行了展望。 展开更多

关键词 动态手势识别 人机交互 人工神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 注意力机制 混合神经网络

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基于DSConvBiGRU网络和热电堆阵列的动态手势识别方法 被引量：1

4

作者 顾亮 于莲芝 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期795-805,共11页

提出了适用于嵌入式系统并融合深度可分离卷积神经网络与双向门控循环单元的DSConvBiGRU网络模型,将其用于动态手势序列的分类,设计并实现了一种使用低分辨率热电堆阵列传感器的动态手势识别解决方案,构建了动态手势数据集并在公开网站... 提出了适用于嵌入式系统并融合深度可分离卷积神经网络与双向门控循环单元的DSConvBiGRU网络模型,将其用于动态手势序列的分类,设计并实现了一种使用低分辨率热电堆阵列传感器的动态手势识别解决方案,构建了动态手势数据集并在公开网站发布,完成了预训练网络模型在Raspberry Pi边缘端的部署。系统对传感器输出的连续20个温度矩阵进行区间映射、背景减除、Lanczos插值和Otsu二值化预处理得到单个动态手势序列,再由预训练的DSConvBiGRU网络进行分类。实验结果表明:网络模型在测试集上识别准确率为99.291%,在边缘端预处理耗时5.513 ms,推理耗时8.231 ms,该系统满足低功耗、高精度和实时性的设计需求。 展开更多

关键词 机器视觉 光电检测 动态手势识别 热电堆阵列 深度可分离卷积神经网络 双向门控循环单元

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基于加权DTW的多特征分级融合动态手势识别 被引量：1

5

作者 陈潘 华杭波 +1 位作者 孔明 梁晓瑜 《现代电子技术》 北大核心 2024年第10期79-85,共7页

AR设备以第一视角获取的动态手势往往存在手掌角度偏转问题,各关节点位移轨迹相较正视角度发生变化,现有的手掌关节点位移特征无法有效识别,并且受限于AR设备性能,部分神经网络模型无法取得良好表现。针对该应用场景,提出一种使用多特... AR设备以第一视角获取的动态手势往往存在手掌角度偏转问题,各关节点位移轨迹相较正视角度发生变化,现有的手掌关节点位移特征无法有效识别,并且受限于AR设备性能,部分神经网络模型无法取得良好表现。针对该应用场景,提出一种使用多特征分级融合的手势识别方法。该方法构造位移、长度、角度三个特征对手势进行描述,并进行向量编码与归一化以消除抖动干扰。根据关节点与标准手势的相似度距离,仿照sigmoid函数分配关节点权重,以加权的动态时间规整(DTW)距离进行KNN匹配,并根据最佳的KNN置信度与特征优先级筛选出最可信的特征识别结果。实验结果表明:该方法能有效识别9种存在角度偏转的动态手势;相较于传统的位移特征方法,该方法的平均准确率提高了4%,能有效应对手掌偏转情况下的动态手势识别问题。 展开更多

关键词 动态手势识别 多特征融合 DTW算法 关节点 位移特征 KNN分类

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有机凝胶肌电电极制备及其在动态手势识别的应用

6

作者 张建寰 徐益鑫 +2 位作者 邓连钧 徐周毅 张陈涛 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2153-2161,共9页

为了解决传统肌电电极与皮肤贴合度不佳,易造成运动伪影的问题,本文提出一种高离子导电、良好自黏附的有机凝胶作为电极检测肌电信号,并将其应用于动态手势动作的识别。首先,采用物理交联与化学交联结合的互贯穿网络结构,在生物相容性... 为了解决传统肌电电极与皮肤贴合度不佳,易造成运动伪影的问题,本文提出一种高离子导电、良好自黏附的有机凝胶作为电极检测肌电信号,并将其应用于动态手势动作的识别。首先,采用物理交联与化学交联结合的互贯穿网络结构,在生物相容性的聚丙烯酰胺/海藻酸钠体系中加入单宁酸、氯化钠和甘油,获得聚丙烯酰胺/海藻酸钠/单宁酸有机凝胶;其次,测试制备的有机凝胶力学、导电及黏附等性能,并将其作为皮肤表面电极进行肌电信号的检测;最后,使用卷积神经网络算法将其应用于动态手势动作的识别。研究结果表明:制备的有机凝胶具有低弹性模量以及可逆自黏附能力,可实现与皮肤的保形黏附;有机凝胶具有7.7 kPa的弹性模量、310%的伸长率、2.81 mS/cm的离子导电率,并具有良好的自黏附性能以及可降解性,能够获得17.14 dB信噪比的高质量肌电信号,能够有效识别不同界面操作的动态动作及手语手势,平均识别率分别达95.04%和98.67%。该有机凝胶电极具有高信噪比,可有效识别动态手势,在人机交互、机器人遥操作领域具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 肌电信号 有机凝胶 柔性电极 动态手势识别

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一种改进的DTW动态手势识别方法 被引量：12

7

作者 李凯 王永雄 孙一品 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第7期1600-1603,共4页

为了提高实时性和准确性,提出一种改进的动态时间规整算法(Dynamic Time Warping-DTW),用于度量手势运动轨迹的相似性,实现了快速的精确动态手势识别.首先,通过Kinect2传感器实时地获取人体骨架的关节点坐标和手部的形状数据,然后构造... 为了提高实时性和准确性,提出一种改进的动态时间规整算法(Dynamic Time Warping-DTW),用于度量手势运动轨迹的相似性,实现了快速的精确动态手势识别.首先,通过Kinect2传感器实时地获取人体骨架的关节点坐标和手部的形状数据,然后构造矢量特征描述手的运动轨迹,运用动态时间规整方法进行模板匹配,并对特殊手势进行精确的二次分类,实现了基于轨迹匹配的快速动态手势识别.实验证明:该方法识别准确度高,实时性好,对光照强度和复杂背景干扰有很强的鲁棒性. 展开更多

关键词 动态手势识别 模板匹配 DTW 分类

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基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别 被引量：10

8

作者 刘江华 陈佳品 程君实 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期720-723,736,共5页

基于块的相关算法来计算光流 ,并利用光流跟踪双手的运动 .双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量 ,经 8方向链码量化后作为观察向量 .和直接利用位置信息相比较 ,提高了识别的鲁棒性 .采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势 ,提出并... 基于块的相关算法来计算光流 ,并利用光流跟踪双手的运动 .双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量 ,经 8方向链码量化后作为观察向量 .和直接利用位置信息相比较 ,提高了识别的鲁棒性 .采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势 ,提出并实现了最大后验概率的训练 .对 6个双手动态手势的试验表明 ,耦合隐马尔可夫模型 ( CHMM)比常规隐马尔可夫模型 ( HMM) 展开更多

关键词 耦合隐马尔可夫模型 最大后验概率 动态手势识别 光流跟踪

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基于加速度传感器的连续动态手势识别 被引量：16

9

作者 陈鹏展 罗漫 李杰 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第1期39-42,共4页

针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法。通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构建隐... 针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法。通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构建隐马尔可夫模型(HMM)以实现对特定手势的实时识别。通过设计实现了一种可穿戴手势信号采集硬件原型系统,对10类手势的1000个手势数据进行识别对比实验,统计结果表明:该方法可以对连续手势进行实时有效的识别。 展开更多

关键词 动态手势识别 加速度传感器 隐马尔可夫模型 特征提取

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支持自定义的多粒度动态手势识别方法研究 被引量：9

10

作者 王真水 李琳 刘晓平 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第4期416-423,共8页

大多数手势识别研究往往仅考虑手部的运动轨迹,无法全面的对动态手势特征进行描述。在深度分析了驱动手势的各关节特征影响度的前提下,使用了多粒度的动态手势识别方法,同时,针对大部分手势识别研究不考虑用户自定义手势问题,提出了一... 大多数手势识别研究往往仅考虑手部的运动轨迹,无法全面的对动态手势特征进行描述。在深度分析了驱动手势的各关节特征影响度的前提下,使用了多粒度的动态手势识别方法,同时,针对大部分手势识别研究不考虑用户自定义手势问题,提出了一种改进的动态时间规整(DTW)方法。实验结果表明,该方法可以较好的识别不同粒度下的手势,以及在自定义模式下准确的识别出非模板库中的手势,从而实时的向模板库中添加新手势。 展开更多

关键词 动态手势识别 多粒度 自定义手势 动态时间规整 KINECT

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基于光流的动态手势识别 被引量：4

11

作者 刘江华 程君实 陈佳品 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期104-105,共2页

手势识别是人机交互中的重要组成部分,文章针对基于光流PCA(主分量分析)和DTW(动态时间规整)进行命令手势识别。利用块相关算法计算光流,并通过主分量分析得到降维的投影系数,以及手掌区域的质心作为混合特征向量。针对该混合特征向量... 手势识别是人机交互中的重要组成部分,文章针对基于光流PCA(主分量分析)和DTW(动态时间规整)进行命令手势识别。利用块相关算法计算光流,并通过主分量分析得到降维的投影系数,以及手掌区域的质心作为混合特征向量。针对该混合特征向量定义了新的加权距离测度,并用DTW对手势进行匹配。针对9个手势训练和识别,识别率达到92%。 展开更多

关键词 动态手势识别 光流 主分量分析 动态时间规整 语音识别 神经网络 计算机

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粒子群优化神经网络在动态手势识别中的应用 被引量：7

12

作者 李文生 姚琼 邓春健 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期74-79,共6页

为了提高动态手势学习训练速度和识别准确率,本文提出一种基于粒子群优化BP神经网络的动态手势识别方法。首先基于自然人机交互需要,定义一套基于机器视觉的动态手势模型;在获取指尖运动轨迹的基础上,提取动态手势的特征向量作为神经网... 为了提高动态手势学习训练速度和识别准确率,本文提出一种基于粒子群优化BP神经网络的动态手势识别方法。首先基于自然人机交互需要,定义一套基于机器视觉的动态手势模型;在获取指尖运动轨迹的基础上,提取动态手势的特征向量作为神经网络的输入;利用改进的PSO算法训练BP神经网络,得到神经网络的权值和阈值;最后利用训练过的神经网络识别基于机器视觉的动态手势。测试结果表明:改进的PSO算法能够提高神经网络训练速度和精度,进而提高动态手势识别准确率。 展开更多

关键词 机器视觉 BP神经网络 动态手势识别 粒子群

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基于机器视觉的火车驾驶员动态手势识别方法 被引量：11

13

作者 李浩 杨森林 张晓丽 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期34-37,43,共5页

为快速准确识别火车驾驶员动态手势,提出一种基于机器视觉的动态时间规整算法。采用Kinect视觉传感器提取手势深度信息,结合人体骨骼节点信息,通过选取合适的深度距离阈值将手势图像信息从背景中分离出来。基于支持向量机(SVM)算法对分... 为快速准确识别火车驾驶员动态手势,提出一种基于机器视觉的动态时间规整算法。采用Kinect视觉传感器提取手势深度信息,结合人体骨骼节点信息,通过选取合适的深度距离阈值将手势图像信息从背景中分离出来。基于支持向量机(SVM)算法对分割后的手势图像进行识别并对手势规范性进行评价。利用图像深度数据以及驾驶员骨骼数据得到手臂骨骼节点的运动序列,结合动态时间规整(DTW)算法进行动态手势最优匹配,得到动态手势识别和评价结果。模拟场景数据测试实验表明:在可靠性和稳定性方面,所提出的方法优于传统的方法。此外,该方法能够实时实现和准确得分。 展开更多

关键词 信息技术 动态手势识别 动态时间规整 交通信号 图像处理

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基于RGB-D信息的动态手势识别方法 被引量：9

14

作者 曹洁 赵修龙 王进花 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第7期2228-2232,共5页

针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法。该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCr Cb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-... 针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法。该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCr Cb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-D图像完成手势分割;然后将深度信息引入到传统卡尔曼滤波算法中,作为其跟踪参数之一,并在跟踪过程中对检测范围进行加窗处理;最后结合快速动态时间规整算法和突出关键特征点的思想,改进传统动态时间规整算法,并利用改进后的动态时间规整算法完成手势识别。实验表明:提出的手势识别方法在复杂背景下的识别率较高(96.8±1.5%),实时性较好(识别时间1.86±0.02 ms)。 展开更多

关键词 动态手势识别 彩色—深度图像 K-均值聚类算法 动态时间规整 快速动态时间规整 卡尔曼滤波

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基于HMM方法的动态手势识别技术的改进 被引量：12

15

作者 于美娟 马希荣 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第1期251-252,共2页

为了提高基于HMM方法的动态手势识别的效率和准确性,针对HMM方法在训练手势中计算的高复杂性,提出了一种HMM算法和动态规划的算法相结合的方法,对HMM算法中的训练阶段进行了改进,增强了人机交互的准确性与实时性。

关键词 动态手势识别 隐马尔可夫模型 动态规划

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基于涡旋电磁波雷达回波时频图像的动态手势识别 被引量：3

16

作者 王硕 孙梦轩 +2 位作者 杨志晓 王辉 郑戍华 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2022年第8期109-115,共7页

现有基于雷达的动态手势识别技术,通过分析传统电磁波回波中的多普勒效应获取目标特征,并利用深度学习模型获得分类结果。涡旋电磁波的波前相位呈螺旋状,其回波中含有线多普勒和角多普勒,蕴含更多的目标信息。基于涡旋电磁波的独特性质... 现有基于雷达的动态手势识别技术,通过分析传统电磁波回波中的多普勒效应获取目标特征,并利用深度学习模型获得分类结果。涡旋电磁波的波前相位呈螺旋状,其回波中含有线多普勒和角多普勒,蕴含更多的目标信息。基于涡旋电磁波的独特性质,提出了一种基于涡旋电磁波雷达回波时频图像的动态手势识别方法,将涡旋电磁回波时频图作为特征,输入到深度学习模型中,取得了较好的识别结果。 展开更多

关键词 涡旋电磁波雷达 深度学习 时频图像 动态手势识别

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基于视觉的动态手势识别研究综述 被引量：27

17

作者 解迎刚 王全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第22期68-77,共10页

手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的... 手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程:手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。 展开更多

关键词 视觉动态手势识别 手势检测与分割 手势追踪 手势分类 手势识别

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融合双流三维卷积和注意力机制的动态手势识别 被引量：26

18

作者 王粉花 张强 +1 位作者 黄超 张苒 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1389-1396,共8页

得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改... 得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构,为了提高模型的收敛速度和稳定性,使用了批量归一化(BN)技术优化网络,使优化后网络的训练时间缩短。同时与多种双流3D卷积方法在开源中国手语数据集(CSL)上进行了实验对比,实验结果表明,该文所提方法能很好地识别动态手势,识别率达到了90.76%,高于其他动态手势识别方法,验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 动态手势识别 深度学习 双流3维卷积神经网络 注意力机制 BN层

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基于三维骨骼信息的动态手势识别 被引量：2

19

作者 熊鹏文 熊昆 +1 位作者 张宇 余斯吉 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期291-297,共7页

手势识别作为人机交互的有效手段,成为当前研究的热点话题.针对动态手势识别存在时空多变性、特征复杂性等问题,本文提出了一种基于三维骨骼信息的动态手势识别方法.动态手势具有时间上的差异性和复杂性,极大地影响了动态手势识别的准确... 手势识别作为人机交互的有效手段,成为当前研究的热点话题.针对动态手势识别存在时空多变性、特征复杂性等问题,本文提出了一种基于三维骨骼信息的动态手势识别方法.动态手势具有时间上的差异性和复杂性,极大地影响了动态手势识别的准确率.因此,本文设计了一种动态手势关键帧提取算法,该算法可以提取动态手势关键部分,用于进一步的特征提取.另外,单独分类器的分类效果存在差异性,本文采用多个分类器同时对手势特征进行分类,充分利用了所提取的特征.同时,本文还提出了一种自适应融合算法,可以根据分类精度有效融合不同分类器,提高最终分类效果.最后,通过实验验证了本文提出的动态手势识别框架和方法的有效性. 展开更多

关键词 骨骼信息 动态手势识别 关键帧 多分类器融合

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基于改进的SOM和ART的动态手势识别 被引量：2

20

作者 周维柏 李蓉 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2011年第2期73-78,共6页

提出一种动态手势识别算法,将动态手势识别问题转换为轨迹识别问题.首先以SOM算法作为分类器提取手势特征,将多维手势信息投影到二维平面中,根据每帧的顺序产生一平面轨迹,将产生的平面轨迹输入到改进的ART网络进行识别.实验结果表明,... 提出一种动态手势识别算法,将动态手势识别问题转换为轨迹识别问题.首先以SOM算法作为分类器提取手势特征,将多维手势信息投影到二维平面中,根据每帧的顺序产生一平面轨迹,将产生的平面轨迹输入到改进的ART网络进行识别.实验结果表明,该算法用于动态手势识别是可行的且性能稳定. 展开更多

关键词 自组织特征映射 自适应共振理论 动态手势识别

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