【摘 要】
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对机器人跟踪手势姿态运动准确性的估计,能够有效提高人机交互效率。对手势姿态运动准确性的估计,需要通过非线性手势模型中间层,从而选取关节点处一个旋转自由度,完成对手势姿态运动准确性的估计。传统方法先对手势特征的提取,计算手部轮廓曲率,但忽略了关节点处旋转自由度的选取,导致手势姿态运动准确性估计精度偏低。提出将手势姿态运动准确性估计应用于手势识别中。通过应用卷积神经网络对深度图中人手进行姿态估计,得到
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,江西农业大学软件学院
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对机器人跟踪手势姿态运动准确性的估计,能够有效提高人机交互效率。对手势姿态运动准确性的估计,需要通过非线性手势模型中间层,从而选取关节点处一个旋转自由度,完成对手势姿态运动准确性的估计。传统方法先对手势特征的提取,计算手部轮廓曲率,但忽略了关节点处旋转自由度的选取,导致手势姿态运动准确性估计精度偏低。提出将手势姿态运动准确性估计应用于手势识别中。通过应用卷积神经网络对深度图中人手进行姿态估计,得到关键关节点的空间坐标,计算出各手指弯曲程度进行猜拳手势识别,使得机器人跟踪手势姿态运动准确性图像可以同典
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