【摘 要】
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基于视觉的手势识别提供了一种更加友好的人机交互方式。提出一种基于OpenCV视觉库的快速实用的静态手势识别算法,通过将运动信息与肤色相结合的方法,去除与肤色相近的背景区
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
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基于视觉的手势识别提供了一种更加友好的人机交互方式。提出一种基于OpenCV视觉库的快速实用的静态手势识别算法,通过将运动信息与肤色相结合的方法,去除与肤色相近的背景区域,实现了HSV色彩空间中手势图像的准确分割;提取图像的Hu不变矩作为手势的特征向量,解决了手势的旋转、平移和缩放问题,通过计算输入手势与模板手势图像的特征向量的距离实现静态手势识别。实验结果表明,此算法的实时性好,10个数字手势的平均识别率可以达到97.4%。
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