【摘 要】
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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
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划基金项目(2015BAK33B02);国家自然科学基金项目(61501199、61605054);华中师范大学中央高校基本科研业务费基金项目(230-20205180014-660);华中师范大学中央高校基本科研业务费教育科学专项基金项目
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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。
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