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基于Kinect深度信息与骨骼信息的手指尖识别方法
被引量：
16
1
作者
王松林
徐文胜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第3期169-173,235,共6页
针对基于视频的手势识别技术对手掌轮廓和指尖信息要求较高的问题,提出了一种基于图像深度信息和人体骨骼信息的手指指尖识别方法和手掌轮廓检测算法。采用微软Kinect摄像头获取深度信息和人体骨骼信息,并将每个骨骼点的三维信息转换成...
针对基于视频的手势识别技术对手掌轮廓和指尖信息要求较高的问题,提出了一种基于图像深度信息和人体骨骼信息的手指指尖识别方法和手掌轮廓检测算法。采用微软Kinect摄像头获取深度信息和人体骨骼信息,并将每个骨骼点的三维信息转换成深度图上的二维信息。根据人体骨骼信息快速找到手掌的位置,并利用基于深度阈值的轮廓检测算法将手掌轮廓和弯曲手指轮廓从背景图像中分割出来。利用k曲率算法检测到手指指尖的位置。实验结果证明,该方法可以高效地检测出伸直和弯曲手指的轮廓,识别出人体的手指,并且该方法可在黑暗的环境下进行。
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关键词
手指指尖识别
KINECT
深度信息
骨骼信息
k曲率算法
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题名
基于Kinect深度信息与骨骼信息的手指尖识别方法
被引量：
16
1
作者
王松林
徐文胜
机构
北京交通大学机械与电子控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第3期169-173,235,共6页
基金
国家自然科学基金(No.51175033)
文摘
针对基于视频的手势识别技术对手掌轮廓和指尖信息要求较高的问题,提出了一种基于图像深度信息和人体骨骼信息的手指指尖识别方法和手掌轮廓检测算法。采用微软Kinect摄像头获取深度信息和人体骨骼信息,并将每个骨骼点的三维信息转换成深度图上的二维信息。根据人体骨骼信息快速找到手掌的位置,并利用基于深度阈值的轮廓检测算法将手掌轮廓和弯曲手指轮廓从背景图像中分割出来。利用k曲率算法检测到手指指尖的位置。实验结果证明,该方法可以高效地检测出伸直和弯曲手指的轮廓,识别出人体的手指,并且该方法可在黑暗的环境下进行。
关键词
手指指尖识别
KINECT
深度信息
骨骼信息
k曲率算法
Keywords
fingertip recognition
Kinect
depth data
skeleton data
k curvature algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kinect深度信息与骨骼信息的手指尖识别方法
王松林
徐文胜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
16
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