【摘 要】
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针对Kinect深度信息下静态手势识别鲁棒性差及识别率低的问题,在改进Hu矩算法的基础上提出新的手势识别方法。构造一种新的Hu不变矩,采用尺度归一法消除尺度变化对Hu矩的影响
【机 构】
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重庆邮电大学理学院,重庆邮电大学自动化学院
【基金项目】
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科技部国际合作基金资助项目(2010DFA12160);重庆市教委科学技术研究基金资助项目(KJ1400432)
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针对Kinect深度信息下静态手势识别鲁棒性差及识别率低的问题,在改进Hu矩算法的基础上提出新的手势识别方法。构造一种新的Hu不变矩,采用尺度归一法消除尺度变化对Hu矩的影响,使静态手势在离散状态下保持手势的比例、平移以及旋转不变性。通过微软新型Kinect传感器和Open NI获取深度图像,对其进行去噪等预处理,基于灰度直方图进行手势分割,提取手指个数特征,并利用改进的Hu矩不变矩算法识别静态手势。实验结果表明,该方法在光照变化、复杂背景等干扰下具有强鲁棒性和高识别率。
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