基于特征点分布分析的手势特征检测方法 被引量：9

1

作者 冯志全 杨波 +3 位作者 郑艳伟 徐涛 李毅 朱德良 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2333-2342,2340-2342,共10页

为提高对手势特征点检测的精度和速度,提出一种快速、准确的复杂背景下手势特征检测方法。利用基于肤色亮度的手势分割方法将手势提取出来,获得手势轮廓,针对不同手型,利用改进的曲率算法对轮廓点进行初步筛选,通过对候选点区域内分布... 为提高对手势特征点检测的精度和速度,提出一种快速、准确的复杂背景下手势特征检测方法。利用基于肤色亮度的手势分割方法将手势提取出来,获得手势轮廓,针对不同手型,利用改进的曲率算法对轮廓点进行初步筛选,通过对候选点区域内分布特点的分析,最终确定特征点位置。进一步提出了新的特征点分离算法。与已有算法相比,该算法提出基于亮度分布的肤色模型,增强了手势分割的鲁棒性;引入了手型分析尺度和特征点分布分析,对手势特征位置由粗到精进行检测,改善了算法的精度和时间开销。实验表明,该方法在复杂背景下对手势特征的检测有较高的准确率和实时性,有效地减少了传统曲率方法中干扰点的误判和特征点的冗余,对不同大小的手型具有一定的鲁棒性。最后,通过在运动三维人手跟踪中的成功运用,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 图像处理 手势特征检测 曲率算法 特征点分析 三维人手跟踪

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结合CSS与傅里叶描述子的手势特征提取 被引量：8

2

作者 李丹娇 彭进业 +1 位作者 冯晓毅 王珺 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期178-180,共3页

目前常用的基于视觉的静态手势特征提取方法只从单一方面进行描述,缺乏全局信息和局部信息的有效结合。为此,提出一种结合CSS形状描述子与傅里叶描述子的手势特征提取方法。将CSS形状描述子与傅里叶描述子相结合,以此作为一种融合手势... 目前常用的基于视觉的静态手势特征提取方法只从单一方面进行描述,缺乏全局信息和局部信息的有效结合。为此,提出一种结合CSS形状描述子与傅里叶描述子的手势特征提取方法。将CSS形状描述子与傅里叶描述子相结合,以此作为一种融合手势局部特征和全局特征的新的静态手势特征。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的正确率更高,达到98.3%。 展开更多

关键词 基于视觉 静态手势特征 CSS形状描述子 傅里叶描述子 局部特征 全局特征

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基于三维模型的双目手势特征提取 被引量：3

3

作者 马栋林 高玮军 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期104-107,共4页

提出一种基于三维模型的双目手势特征提取算法.该算法使用双摄像头,在手势的三维几何模型基本框架下,将得到的几何体的旋转角度作为提取出的手势特征.使用图像的极半径不变矩对比图像之间的相似度,并用遗传算法逐代改变三维模型中几何... 提出一种基于三维模型的双目手势特征提取算法.该算法使用双摄像头,在手势的三维几何模型基本框架下,将得到的几何体的旋转角度作为提取出的手势特征.使用图像的极半径不变矩对比图像之间的相似度,并用遗传算法逐代改变三维模型中几何体的旋转角度,使其最大程度地接近真实手势,克服三维重建中速度与精度之间的平衡问题.实验证明,在简单手势的条件下,该算法可以比较精确地对手势实现三维重建,进而提取手势特征,是手势识别的基础. 展开更多

关键词 双目手势特征 遗传算法 手势识别

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一种基于曲波变换的手势特征提取新方法 被引量：1

4

作者 朱世交 张南华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第33期50-52,共3页

论文分析了具有各向异性特点的曲波变换,通过曲波变换的USFFT的算法实现,把曲波变换应用到手势边缘特征的提取中。试验结果表明,利用曲波变换得到的手势特征优于当前流行的小波变换方法,能够得到更多的手势边缘结构特征信息,为下一步的... 论文分析了具有各向异性特点的曲波变换,通过曲波变换的USFFT的算法实现,把曲波变换应用到手势边缘特征的提取中。试验结果表明,利用曲波变换得到的手势特征优于当前流行的小波变换方法,能够得到更多的手势边缘结构特征信息,为下一步的在高维空间识别工作创造条件。 展开更多

关键词 手势特征 曲渡变换 图像处理

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基于指尖角度集核密度估计手势特征提取

5

作者 林海波 周庭 张毅 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第9期195-198,共4页

针对手势识别实时性和鲁棒性不足的问题,提出基于指尖角度集核密度估计的特征提取方法。通过对一般手势定义指尖角度集并提取指尖角度集核密度估计特征。为解决形状匹配的相位漂移问题和进一步提高实时性,对该特征集有效区间归一化和均... 针对手势识别实时性和鲁棒性不足的问题,提出基于指尖角度集核密度估计的特征提取方法。通过对一般手势定义指尖角度集并提取指尖角度集核密度估计特征。为解决形状匹配的相位漂移问题和进一步提高实时性,对该特征集有效区间归一化和均匀采样得到指尖角度集核密度估计序列。基于互相关系数形状匹配算法进行手势识别。实验分析表明,采用该特征提取方法的任意手势识别实时性和鲁棒性比现有方法有显著提高。 展开更多

关键词 手势特征提取 指尖角度集 核密度估计 形状匹配 实时性和鲁棒性

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基于手势特征融合的操作动作识别

6

作者 周小静 陈俊洪 +1 位作者 杨振国 刘文印 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第14期169-175,共7页

针对动态复杂场景下的操作动作识别,提出一种基于手势特征融合的动作识别框架,该框架主要包含RGB视频特征提取模块、手势特征提取模块与动作分类模块。其中RGB视频特征提取模块主要使用I3D网络提取RGB视频的时间和空间特征;手势特征提... 针对动态复杂场景下的操作动作识别,提出一种基于手势特征融合的动作识别框架,该框架主要包含RGB视频特征提取模块、手势特征提取模块与动作分类模块。其中RGB视频特征提取模块主要使用I3D网络提取RGB视频的时间和空间特征;手势特征提取模块利用MaskR-CNN网络提取操作者手势特征;动作分类模块融合上述特征,并输入到分类器中进行分类。在EPIC-Kitchens数据集上,提出的方法识别抓取手势的准确性高达89.63%,识别综合动作的准确度达到了74.67%。 展开更多

关键词 手势特征 操作动作 视频特征提取 动作识别

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基于手势多特征融合及优化Multiclass-SVC的手势识别 被引量：13

7

作者 程淑红 程彦龙 杨镇豪 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期225-232,共8页

深度相机的发展使得获取手势骨骼信息更加方便,为了从多维手势骨骼节点大数据中获取有用信息并在室内复杂环境和近距离条件下实现对常见双手静态交互动作的识别,提出一种基于多特征融合及生物启发式遗传算法优化多分类支持向量分类器(mu... 深度相机的发展使得获取手势骨骼信息更加方便,为了从多维手势骨骼节点大数据中获取有用信息并在室内复杂环境和近距离条件下实现对常见双手静态交互动作的识别,提出一种基于多特征融合及生物启发式遗传算法优化多分类支持向量分类器(multiclass-SVC)的静态手势识别方法。利用手势骨骼数据设计了新的手势特征且通过特征组合策略建立更全面的手势特征序列,削弱了冗余特征产生的影响,提高了数据处理能力;采用生物启发式遗传算法优化multiclass-SVC的核函数与惩罚参数,得到最优核函数和惩罚参数,能够克服因随机选择核函数和惩罚参数导致手势识别准确度低的缺点;运用P、R、F1、A度量指标对手势识别模型进行综合评估,且通过与KNN、MLP、MLR、XGboost等模型的对比实验,验证了所提手势识别模型能有效提高手势识别准确度;通过迭代增加手势样本数据进行模型训练的方法分析了样本容量对手势识别准确度的影响,提供了一种提高手势识别准确度的有效方法。实验结果表明,手势识别准确率达到98.4%,识别算法的查准率、查全率和F1性能评测指标均值不低于0.98。 展开更多

关键词 体感控制器 手势特征序列 多分类支持向量分类器 遗传算法

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支持概念设计的特征手势建模 被引量：19

8

作者 马翠霞 张凤军 +1 位作者 陈由迪 戴国忠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期559-565,共7页

给出了特征手势的概念并且建立了特征手势库 ,描述了基于特征手势的建模过程 ;进一步讨论了特征手势内部的约束建立和求解算法以及上下文感知技术 ,通过与传统建模和交互方式的对比 ,验证了特征手势建模的方便性 文中算法以用户为中心 ... 给出了特征手势的概念并且建立了特征手势库 ,描述了基于特征手势的建模过程 ;进一步讨论了特征手势内部的约束建立和求解算法以及上下文感知技术 ,通过与传统建模和交互方式的对比 ,验证了特征手势建模的方便性 文中算法以用户为中心 ,给出了自然简便的设计工具 。 展开更多

关键词 概念设计 草图 手势 特征手势 约束

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基于三维视觉特征的数字手势语义识别新方法研究 被引量：10

9

作者 舒子超 曹松晓 +3 位作者 谢代梁 徐志鹏 刘铁军 徐雅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期124-130,共7页

为了解决现有手势识别易受背景噪声干扰和算法较为复杂的问题,提出一种基于3D视觉的数字手势语义识别方法。首先,通过RealSense 3D相机采集手部区域的RGB图像和深度图像,并结合深度信息和肤色信息,对手势进行分割;其次,对手势图像进行... 为了解决现有手势识别易受背景噪声干扰和算法较为复杂的问题,提出一种基于3D视觉的数字手势语义识别方法。首先,通过RealSense 3D相机采集手部区域的RGB图像和深度图像,并结合深度信息和肤色信息,对手势进行分割;其次,对手势图像进行形态学滤波后,得到手势区域的轮廓凸包面积比、凸缺陷数、手指夹角和关键点连线比值等特征参数;最后,通过分析不同手势独有的特征参数,实现准确的手势识别。对数字0~9的手势分别进行50次识别实验,手势分割准确率为100%,手势识别准确率为98.5%。实验表明该方法准确可靠,数字手势识别效果理想。 展开更多

关键词 3D视觉 手势分割 手势特征参数 数字手势 手势识别

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服务机器人手势识别系统研究 被引量：10

10

作者 王晓华 李才顺 +1 位作者 胡敏 朱弘 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第4期305-311,共7页

为了解决手势控制服务机器人时单手手势交互不够自然和易受背景光照影响的问题,提出一种较自然的双手手势识别方案。利用Viola-Jones检测器和高斯肤色模型结合的方法进行手势分割,有效克服了背景和光照的影响。针对单一特征识别时的缺点... 为了解决手势控制服务机器人时单手手势交互不够自然和易受背景光照影响的问题,提出一种较自然的双手手势识别方案。利用Viola-Jones检测器和高斯肤色模型结合的方法进行手势分割,有效克服了背景和光照的影响。针对单一特征识别时的缺点,提取手势形状的多种特征组成混合特征向量。最后通过经典的BP神经网络方法实现手势识别。实验表明,该系统在不同背景和光照条件下鲁棒性较好,识别率在90%以上,可以对服务机器人进行前进、后退、左转、右转、停止的实时控制。 展开更多

关键词 手势识别 手势特征 Viola—Jones检测器 BP神经网络

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人机交互手势的超声波检测及其HMM融合SVM识别算法 被引量：5

11

作者 刘电霆 张晨光 +1 位作者 黄康政 吴丹玲 《现代电子技术》 2021年第23期92-100,共9页

随着智能装备的性能提升和普及应用,经常采用手势进行人机交互。为了更有效地解决复杂手势识别精度不理想的问题,提高对复杂手势的识别准确率,提出利用超声波多普勒频移的SVM-HMM手势识别算法对提取到的手势特征序列进行识别分类。该算... 随着智能装备的性能提升和普及应用,经常采用手势进行人机交互。为了更有效地解决复杂手势识别精度不理想的问题,提高对复杂手势的识别准确率,提出利用超声波多普勒频移的SVM-HMM手势识别算法对提取到的手势特征序列进行识别分类。该算法采用支持向量机SVM改进隐马尔可夫模型HMM中的状态转移概率矩阵,并经由Sigmoid函数处理状态序列中各个隐状态的输出概率,对HMM的分类性能进行优化。利用设置的三种不同分类器的对比实验结果表明,该改进算法具有较好的提升效果,尤其对于复杂手势的识别效果提升更为明显。通过实验结果表明,SVM-HMM的算法能够准确进行手势识别,总体手势的识别率为94.625%,相比未改进的HMM平均识别率提高了10.75%,对比其他改进HMM算法对复杂手势的识别准确率提升4%左右。 展开更多

关键词 超声波检测 手势识别 人机交互 手势特征提取 识别分类 性能优化

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基于深度图像的实时手势识别方法 被引量：12

12

作者 时梦丽 张备伟 刘光徽 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第7期2057-2062,共6页

为解决设备交互不便、光照变化对识别效果影响较大等问题,提出一种基于深度图像的手势识别方法。利用Ostu分割法将手部区域分割出来并对手形进行提取,得到轮廓、掌心、指尖等手部形态特征。在此基础上,提取手势特征,如手指间角度、是否... 为解决设备交互不便、光照变化对识别效果影响较大等问题,提出一种基于深度图像的手势识别方法。利用Ostu分割法将手部区域分割出来并对手形进行提取,得到轮廓、掌心、指尖等手部形态特征。在此基础上,提取手势特征,如手指间角度、是否存在凸包点、手指是否弯曲等,检测并实时识别10种数字手势。实验结果表明,该方法可在复杂背景、肤色干扰等变化条件下快速准确识别各种数字手势,识别率较高,具有良好的实时性和鲁棒性。 展开更多

关键词 体感设备 深度图像 阈值分割 手势特征 实时识别

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基于深度卷积长短时记忆网络的加速度手势识别 被引量：2

13

作者 杨艳芳 刘蓉 +1 位作者 刘明 鲁甜 《电子测量技术》 2019年第21期109-113,共5页

手势加速度识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容。针对已有的手势识别方法严重依赖于人工选取特征或不能有效融合手势动作的时空特征等局限性较大的问题,提出了基于卷积神经网络和长短时记忆网络结合的加速度手势识别算法。该... 手势加速度识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容。针对已有的手势识别方法严重依赖于人工选取特征或不能有效融合手势动作的时空特征等局限性较大的问题,提出了基于卷积神经网络和长短时记忆网络结合的加速度手势识别算法。该算法通过构造三层卷积神经网络提取手势加速度数据的空间特征,并经过Droupout正则化操作,避免了特征过拟合的问题,再通过构造两层长短时记忆网络学习手势加速度数据的时序特征,融合手势动作的时空特征进行手势识别分类。实验表明,该方法能够有效识别加速度手势动作。 展开更多

关键词 手势识别 惯性传感器 卷积神经网络 LSTM 手势特征

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概念设计中基于笔式手势的交互计算研究(英文) 被引量：12

14

作者 马翠霞 戴国忠 +1 位作者 滕东兴 陈由迪 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期303-308,共6页

基于笔式手势的自然交互是支持概念设计创新的有效方式.提出了一种笔式手势的层次概念模型,结合基于约束的自由勾画和上下文感知技术描述了手势设计方式,进一步讨论了手势内部的约束建立和求解算法;基于手势应用的范式,给出了概念设计... 基于笔式手势的自然交互是支持概念设计创新的有效方式.提出了一种笔式手势的层次概念模型,结合基于约束的自由勾画和上下文感知技术描述了手势设计方式,进一步讨论了手势内部的约束建立和求解算法;基于手势应用的范式,给出了概念设计中特征手势建模的应用实例,通过与传统建模和交互方式的对比,验证了特征手势建模的方便性.给出一个自然、高效的方法,以基于手势的方式来完成概念设计构思过程,采用笔式交互快速自然地记录下设计思路,所实现的系统方便了用户的创新设计,改善了人机交互模式. 展开更多

关键词 笔式手势 上下丈感知 约束 特征手势

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基于Kinect的实时手势识别方法 被引量：15

15

作者 田元 王学璠 +2 位作者 王志锋 陈加 姚璜 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第6期1721-1726,共6页

针对手势识别的准确性受到复杂背景、光照变化、肤色干扰、旋转、平移、缩放等影响的问题,提出一种基于Kinect的实时手势识别方法。使用Kinect体感设备,获取人体的骨骼信息和深度信息,分析人体手部特征,根据人体手部轮廓提取指尖位置特... 针对手势识别的准确性受到复杂背景、光照变化、肤色干扰、旋转、平移、缩放等影响的问题,提出一种基于Kinect的实时手势识别方法。使用Kinect体感设备,获取人体的骨骼信息和深度信息,分析人体手部特征,根据人体手部轮廓提取指尖位置特征,结合骨骼关节点位置分析人体手部以及得到的手指特征,检测并实时识别10种计数手势。实验结果表明,该方法能够在复杂背景、肤色干扰以及光照发生变化的条件下获得正确的识别结果,满足手势的旋转、平移和缩放不变性,识别率高,具有良好的实时性和鲁棒性。 展开更多

关键词 手势识别 手势特征 体感设备 骨骼信息 深度图像

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结合手势主方向和类-Hausdorff距离的手势识别 被引量：21

16

作者 杨学文 冯志全 +1 位作者 黄忠柱 何娜娜 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期75-81,共7页

针对目前手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,导致手势识别率偏低的问题,提出一种基于手势主方向和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先把分割后的手势图像进行标准化处理,并求出标准化图像中的手势主方向;然后根据手... 针对目前手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,导致手势识别率偏低的问题,提出一种基于手势主方向和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先把分割后的手势图像进行标准化处理,并求出标准化图像中的手势主方向;然后根据手势主方向建立二维手势直角坐标系提取空间手势特征;再利用空间手势坐标点分布特征方法对手势进行初步识别;最后利用类-Hausdorff距离模板匹配的思想识别最终的手势.实验结果表明,在光照相对稳定的条件下,该方法能够实时准确地实现手势识别,总体识别率达到95%;对发生旋转的手势识别率能超过90%. 展开更多

关键词 手势识别 手势主方向 空间手势坐标点分布特征 类-Hausdorff距离 旋转手势

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面向翻书机器人的手势控制指令的识别算法 被引量：2

17

作者 董嘉棋 万卫兵 +2 位作者 朱特浩 何弢 赵群飞 《东华大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第6期869-877,共9页

所控制的翻书机器人是一种辅助特殊人群阅读的服务机器人,对其提出一种基于表观特征的手势控制指令识别算法.从Kinect(体感外设)获取的手部深度图像中利用最小深度点分割手势区域,用轨迹圆提取指尖个数及夹角等表观特征并通过决策树分类... 所控制的翻书机器人是一种辅助特殊人群阅读的服务机器人,对其提出一种基于表观特征的手势控制指令识别算法.从Kinect(体感外设)获取的手部深度图像中利用最小深度点分割手势区域,用轨迹圆提取指尖个数及夹角等表观特征并通过决策树分类,同时利用手和肩膀的骨骼数据及其运动轨迹判定翻页方向.经过多次试验,手势控制指令识别率达到98.4%,该算法无需训练样本也能在复杂环境下快速准确地识别手势控制指令,完全可以应用于辅助特殊人群阅读时的翻书控制. 展开更多

关键词 人机交互 手势控制指令识别 翻书机器人 手势表观特征 轨迹圆

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基于双路加速度计的空间手写输入识别模型

18

作者 王祥雒 杨春蕾 郑瑞娟 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第5期193-197,共5页

针对三维空间手写过程中采样装置横滚角变化较小的特点,提出一种基于双路MEMS加速度计的无陀螺硬件编排方案及相应的角速度、线加速度解算方法;根据解算得到的线加速度,同步计算得到笔画数量、笔画走向和归一化长度、总的笔画归一化长... 针对三维空间手写过程中采样装置横滚角变化较小的特点,提出一种基于双路MEMS加速度计的无陀螺硬件编排方案及相应的角速度、线加速度解算方法;根据解算得到的线加速度,同步计算得到笔画数量、笔画走向和归一化长度、总的笔画归一化长度等手势特征,并表示为手势特征码;手势特征模式库基于手势特征码集合定义,并基于手势特征码与不同模式间的差异化度量值实现用于手势识别的分类器。基于手势特征码的手写模式识别方法能够较全面描述字符的时域特征,且对无效笔画有较好的适应能力,仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 加速度计 角速度 手势特征 笔画 编辑距离

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笔式草图的增量识别 被引量：1

19

作者 巩应奎 范玉青 吴志方 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期621-624,共4页

针对笔式三维建模技术中手势交互的特点,提出了一种二维草图的增量识别方法从原始笔划的在线识别与线元转换,到约束关系的自动捕捉与施加,到二维组合图元的识别与规整,到特征手势的识别,到最后的三维特征建模.整个识别过程依据了三维特... 针对笔式三维建模技术中手势交互的特点,提出了一种二维草图的增量识别方法从原始笔划的在线识别与线元转换,到约束关系的自动捕捉与施加,到二维组合图元的识别与规整,到特征手势的识别,到最后的三维特征建模.整个识别过程依据了三维特征建模思想和基于上下文感知的智能推理技术,通过分层识别的方法从紊乱、非精确的二维草图中有效提取三维建模的特征信息,有效降低了草图识别过程的复杂度和积累误差.将特征手势遵循隐式映射机制映射到三维空间后,实时完成三维建模,实现了二维手绘草图与三维精确建模的有效集成.该方法已经在自主开发的原型系统PenSketch3D中得以验证,并取得良好效果. 展开更多

关键词 笔式用户界面 手势交互 草图识别 特征手势建模 人机交互

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基于虚拟现实技术的人机交互三维手势识别研究

20

作者 刘鑫 《现代电子技术》 2025年第20期40-44,共5页

为满足复杂场景手势识别需求,确保连续手势变化识别的可靠性,提出一种基于虚拟现实技术的人机交互三维手势识别方法。该方法利用RGB-D相机和VICON动作捕捉系统获取三维手势位姿数据,构建三维手势运动数据集。基于该数据集,通过虚拟现实... 为满足复杂场景手势识别需求,确保连续手势变化识别的可靠性,提出一种基于虚拟现实技术的人机交互三维手势识别方法。该方法利用RGB-D相机和VICON动作捕捉系统获取三维手势位姿数据,构建三维手势运动数据集。基于该数据集,通过虚拟现实技术构建人机交互手势可视化模型,再将其输入图卷积混合注意力网络,基于图卷积处理构建手势关节点骨骼的无向空间图,并获取手势骨骼特征。采用混合注意力机制筛选并处理骨骼特征,依据特征筛选结果对人机交互三维手势进行分类识别。测试结果显示,虚拟现实技术能够完成手势动作可视化三维建模,获取更优的手势时空特性骨骼特征,三维手势识别的方向角误差Δθ均在6.05°以下。 展开更多

关键词 虚拟现实技术 人机交互 三维手势识别 手势运动数据 手势骨骼特征 可视化

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