基于加速度传感器的连续动态手势识别

针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法.通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构建隐马尔可夫模型(HMM)以实现对特定手势的实时识别.通过设计实现了一种可穿戴手势信号采集硬件原型系统,对10类手势的1000个手势数据进行识别对比实验,统计结果表明:该方法可以对连续手势进行实时有效的识别.     

实时手势加速度动作分割与识别研究

实时手势动作分割与识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容.采用佩戴在手腕的单个加速度传感器获取手势加速度信号,提出一种实时手势加速度动作分割和识别方案.首先采用基于阈值的动作分割算法实时切分连续手势,通过聚类算法提取手势动作的关键特征,然后构造离散隐马尔可夫模型实现手势识别.实验结果表明,本文采用的手势动作切分算法能自动提取有效手势信号,关键特征选择不仅降低了隐马尔可夫模型的复杂度,而且提高了识别率.     

基于机器视觉的动态多点手势识别方法

提出了一种高效的基于HSV颜色空间的多目标检测跟踪方法,实现通过摄像机实时检测跟踪多个指尖目标;定义了一套基于指尖运动轨迹的动态手势模型,并提出了动态手势识别方法;对于两点动态手势,通过BP神经网络进行手势学习和手势识别,而对于模拟鼠标手势和四点动态手势,利用指尖之间相互位置关系进行手势识别.测试结果表明,该方法能够快速、准确的跟踪多个运动的指尖目标并进行动态多点手势识别.     

基于一种改进禁忌搜索算法优化离散隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)是语音识别和手势识别中广泛使用的统计模式识别方法。文章提出了一种改进的禁忌搜索(ITS,ImprovedTabuSearch)优化HMM的参数。传统的TabuSearch(TS)与局部搜索算法(极大似然法)交替进行,从而加快了算法的收敛速度,并得到优化解。分别用TS及ITS训练隐马尔可夫模型进行动态手势识别。结果表明ITS可获得更高的识别率,且能达到全局优化。     

基于傅立叶描述子和HMM的手势识别

针对家庭服务机器人平台中人机交互的问题,提出基于视觉的手势识别作为人与机器人交互的方式,研究利用傅立叶描述子对手势形状进行描述,并结合支持向量机和隐马尔可夫模型分别对静态手势和动态手势进行分类,实现了静态手势和动态手势的识别。该系统基于新型传感器Kinect,在图像分割阶段结合图像深度信息,可以有效的将手势区域提取出来,在一定范围内具有较强的鲁棒性,特征提取阶段基于傅立叶描述子,使手势识别具有旋转、缩放、平移不变性。针对七种常见静态手势和四种动态手势进行测试,平均识别率分别达到98.8%和96.7%,实验结果表明该系统具有较高的准确度。     

基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用

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。     

基于Leap Motion的虚拟课堂手势交互方法

随着虚拟现实技术的飞速发展, Leap Motion等体感传感器出现并被广泛地应用在人机交互中.针对Leap Motion体感控制器在识别范围边缘识别率低且识别速度慢的问题提出了一种基于深度神经网络的Leap Motion手势交互方法.该方法在定义的交互手势基础上,设计了三维交互系统并应用到虚拟场景中.系统首先通过Leap Motion进行数据捕捉,对获取到的红外图像采用深度神经网络进行特征提取并实现对手势的分类识别,然后结合Leap Motion获取的手部坐标前后帧的变化来判断动态手势,最终结合动态手势完成虚拟场景中的交互功能.经过实验验证,本文手势识别方法无论是在识别速度还是识别精度上都优于Leap Motion自带的手势识别方法,同时在Leap Motion识别范围边界处仍能保持较高的识别率.     

基于CNN-LSTM混合模型的动态手势识别方法

动态手势识别是手势交互的关键技术,针对动态手势数据的时序性和空间不确定性造成识别困难问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的动态手势序列识别方法.实验采用数据手套采集动态手势数据,对定义的8种动态手势进行测试,平均识别率达到了92.5％.实验表明,与单纯使用LSTM模型或CNN模型对比,所提模型识别率较高,在虚拟现实界面交互任务中用户体验更好.     

基于遗传算法的隐马尔可夫模型在名词短语识别中的应用研究

为了进一步提高名词短语的识别精度,针对遗传算法和隐马尔可夫模型各自的特点,提出一种基于遗传算法的隐马尔可夫模型识别方法。该方法是在高准确率词性标注的基础上实现的。在训练阶段,用遗传算法获取HMM参数;识别阶段先用一种改进的Viterbi算法进行动态规划,识别同层名词短语,然后用逐层扫描算法和改进Viterbi算法相结合来识别嵌套名词短语。实验结果表明,此联合算法达到了94.78%的准确率和94.29%的召回率,充分融合了遗传算法和隐马尔可夫模型的优点,证明它较单一的隐马尔可夫模型识别法具有更好的识别效果。     

基于Leap Motion的动态手势识别方法

伴随虚拟现实（Virtual Reality,VR）技术的发展,以及人们对人机交互性能和体验感的要求提高,手势识别作为影响虚拟现实中交互操作的重要技术之一,其精确度急需提升^[1].针对当前手势识别方法在一些动作类似的手势识别中表现欠佳的问题,提出了一种多特征动态手势识别方法.该方法首先使用体感控制器Leap Motion追踪动态手势获取数据,然后在特征提取过程中增加对位移向量角度和拐点判定计数的提取,接着进行动态手势隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的训练,最后根据待测手势与模型的匹配率进行识别.从实验结果中得出,该多特征识别方法能够提升相似手势的识别率.