| 采用SIFT-BoW和深度图像信息的中国手语识别研究 |
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| 引用本文： | 杨全,彭进业.采用SIFT-BoW和深度图像信息的中国手语识别研究[J].计算机科学,2014,41(2):302-307. |
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| 作者姓名： | 杨全 彭进业 |
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| 作者单位： | 西安文理学院软件学院 西安710065;西北大学信息科学与技术学院 西安710127 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金项目(61075014),高等学校博士学科点专项科研基金(20116102110027)资助 |
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| 摘 要： | 将深度图像信息引入手语识别的研究,提出了一种基于DI_CamShift(Depth Image CamShift)和SIFT-BoW(Scale Invariant Feature Transform-Bag of Words)的中国手语识别方法。该方法将Kinect作为视频采集设备,在获取手语彩色视频的同时得到其深度信息;首先计算深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置,通过调整搜索窗口对手势进行准确跟踪;然后使用基于深度积分图像的Ostu算法分割手势并提取其SIFT特征,进而构建SIFT-BoW作为手语特征并用SVM进行识别。实验结果表明,该方法单个手语字母最好识别率为99.87%,平均识别率96.21%。
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| 关 键 词： | SIFT-BoW DI_CamShift 深度图像 Kinect 手语识别 |
| 收稿时间： | 2013/4/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/6/13 0:00:00 |
Chinese Sign Language Recognition Research Using SIFT-BoW and Depth Image Information |
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| YANG Quan and PENG Jin-ye.Chinese Sign Language Recognition Research Using SIFT-BoW and Depth Image Information[J].Computer Science,2014,41(2):302-307. |
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| Authors: | YANG Quan and PENG Jin-ye |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SIFT-BoW DI_CamShift Depth image Kinect Sign language recognition |
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