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基于RGB-D数据的自适应局部时空特征提取方法

来源 :北京工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lives63712094

【摘 要】

：

对于一次学习手势识别,噪声和全局经验运动约束严重影响时空特征的精确与充分提取,为此提出了一种融合颜色和深度（RGB-D）信息的自适应局部时空特征提取方法.首先建立连续两灰度

【作 者】

：

林佳 阮晓钢 于乃功 Ouattara Sie 朱晓庆 

【机 构】

：

北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室

【出 处】

：

北京工业大学学报

【发表日期】

：

2016年11期

【关键词】

：

手势识别 一次学习 时空特征 自适应 运动感兴趣区域 gesture recognition one-shot learning spatiotemporal 

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对于一次学习手势识别,噪声和全局经验运动约束严重影响时空特征的精确与充分提取,为此提出了一种融合颜色和深度（RGB-D）信息的自适应局部时空特征提取方法.首先建立连续两灰度帧和两深度帧的金字塔以及相应的光流金字塔作为尺度空间.然后根据灰度和深度光流的水平与垂直方差自适应提取运动感兴趣区域（motion regions of interest,MRo Is）.接着仅在MRo Is内检测角点作为兴趣点,当兴趣点的灰度和深度光流同时满足局部运动约束时即为关键点,局部运动约束是在每个MRo I内自适应确定的.最后

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