【摘 要】
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针对在复杂背景中传统手势识别算法的识别率低问题,利用Kinect的深度摄像头获取深度图像,分割出手势区域后进行预处理;提取手势的几何特征,并提出深度信息的同心圆分布直方图
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,无锡职业技术学院
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究面上资助项目(16KJB520051)
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针对在复杂背景中传统手势识别算法的识别率低问题,利用Kinect的深度摄像头获取深度图像,分割出手势区域后进行预处理;提取手势的几何特征,并提出深度信息的同心圆分布直方图特征,融合手势的几何特征和深度信息的同心圆分布直方图特征;学习训练随机森林分类器进行手势识别。文中通过在复杂背景条件下对常见的“石头”、“剪刀”、“布”3种手势进行测试,实验结果表明:文中所提方法具有很好的平移,旋转和缩放不变性,能适应复杂环境的变化。
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