【摘 要】
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针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求高的问题,提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的方法。该方法首先采用Kinect深度摄像头提供的深度信息和HSV肤色信息分割出
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院
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针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求高的问题,提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的方法。该方法首先采用Kinect深度摄像头提供的深度信息和HSV肤色信息分割出手掌区域,并通过映射获得二维手掌区域的二值图像;然后在二维手掌区域中采用形态学操作,对手势图像进行处理;接着利用Hu矩对手势特征进行提取。最后采用BP(Back Propagation)神经网络实现对数字手势1到10的识别。实验结果证明该方法可适应复杂背景,且鲁棒性和稳定性都比一般的手势识别方法好。
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