【摘 要】
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为实现基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的手势轨迹识别的方法。首先采用新型Kinect传感器获取图像深度信息;然后通过OpenNI的手部
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院,重庆邮电大学光电工程学院,电子科技大学自动化学院
【基金项目】
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国家科技部国际合作项目(2010DFA12160);重庆市科技攻关资助项目(STC,2010AA2055);国家自然科学基金资助项目(51075420,60905066);重庆市教委科学技术研究项目(KJ100516)
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为实现基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的手势轨迹识别的方法。首先采用新型Kinect传感器获取图像深度信息;然后通过OpenNI的手部分析模块获得手心的位置,提取轨迹特征;最后利用隐马尔可夫模型训练有效的轨迹样本并实现轨迹的识别。实验结果证明,该方法能有效地识别手势轨迹,并可用于控制智能轮椅的运动。
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