室内机器人动态手势指令识别系统研究

针对目前室内移动机器人手势指令识别系统存在的问题,对图像传感器与机器人相分离的图像采集方案进行了研究,并利用动态手势指令对机器人进行控制。动态手势指令识别方法是对手的不同运动轨迹进行识别,通过皮肤颜色模型和手势中心点方向向量法追踪得到手势运动轨迹,提取手势运动轨迹的特征向量,通过基于动态时间规整（DTW）实现对轨迹的识别。实验结果表明,该系统可以实现对机器人前进、后退、左转、右转的实时控制。     

基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别

基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,针对手势普适性与识别率问题,在改进隐马尔可夫模型学习机制的基础上提出一种新的基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别方法。该方法首先采用几何特征法识别静态手姿以确定动态手势起始点与结束点,然后基于角度对动态手势轨迹进行特征提取与分类,并引入修正的重估方法计算隐马尔可夫模型参数,最后在对非定义手势识别的基础上自动学习更新隐马尔可夫模型,以提高动态手势识别率,并最终实现对26个小写字母的动态手势识别。实验结果表明,所提出的动态手势识别方法具有良好的自适应性与精确性。     

粒子群优化神经网络在动态手势识别中的应用

为了提高动态手势学习训练速度和识别准确率,本文提出一种基于粒子群优化BP神经网络的动态手势识别方法。首先基于自然人机交互需要,定义一套基于机器视觉的动态手势模型;在获取指尖运动轨迹的基础上,提取动态手势的特征向量作为神经网络的输入;利用改进的PSO算法训练BP神经网络,得到神经网络的权值和阈值;最后利用训练过的神经网络识别基于机器视觉的动态手势。测试结果表明:改进的PSO算法能够提高神经网络训练速度和精度,进而提高动态手势识别准确率。     

Android智能手机自适应手势识别方法

随着触摸屏技术的快速发展,智能手机的手势操作成为主要的人机交互方式.通过分析android平台的手势识别原理,指出其采样引起的特征丢失导致识别准确率不高以及识别速度偏慢等问题,提出基于向量的手势识别方法.谊方法规定八个方向,对触屏输入的手势进行取样并构造得到的方向序列,应用动态时间规整算法进行识别.该方法能够根据手势的方向特征达到对手势的快速筛选,与原有的基于坐标点距离的识别算法相结合,形成更加快速精确的自适应识别方法.实验证明,本文提出的自适应方法将手势识别速度提高近一倍,并进一步提高了识别的精确度,在智能移动设备上具有广泛的应用前景.     

融合手势全局运动和手指局部运动的动态手势识别

传统基于手部轮廓或手部运动轨迹的动态手势识别方法,其提取的特征通常难以准确表示动态手势之间的区别.针对动态手势的复杂时序、空间可变性、特征表示不准确等问题,提出一种融合手势全局运动和手指局部运动的手势识别方法.首先进行动态手势数据预处理,包括去除手势无效帧、手势帧数据补全和关节长度归一化;然后根据给定的手部关节坐标,利用手势距离函数分段提取动态手势关键帧,并基于手势关键帧提取手在空间中的全局运动特征和手内部手指的局部运动特征;其次融合手势全局运动和手指局部运动的关键帧手势特征,并采用线性判别分析进行特征降维;最后利用带高斯核的支持向量机实现动态手势识别与分类.对DHG-14/28动态手势数据集中14类手势和28类手势数据集进行实验,其分类识别准确率分别为98.57%和88.29%,比现有方法分别提高11.27%和4.89%.实验结果表明,该方法能准确地表征动态手势并进行手势识别.     

基于RGB-D信息的动态手势识别方法*

针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低,实时性差等问题进行了研究,提出一种的动态手势识别方法。该方法首先利用K均值聚类算法和YCr''Cb''（由YCrCb变换得到）椭圆肤色模型对RGB-D图像完成手势分割;然后将深度信息引入到传统卡尔曼滤波算法中,作为其跟踪参数之一,并在跟踪过程中对检测范围进行加窗处理;最后结合快速动态时间规整算法和突出关键特征点的思想,改进传统动态时间规整算法,并利用改进后的动态时间规整算法完成手势识别。实验表明：提出的手势识别方法,在复杂背景下的识别率较高（96.8±1.5%）,实时性较好（识别时间1.86±0.02ms）。     

基于属性计算网络的动态手势识别的研究

基于视觉的动态手势识别既是当今人机交互系统研究的热点也是难点。该文提出了基于属性计算网络的识别方法对动态手势进行识别,与现有的识别方法相比,具有明显的特点和优点。首先利用肤色分离手部对象,然后跟踪手部对象,并对手部对象轮廓和运动轨迹抽取特征并建立对应的特征向量,最后将手部对象轮廓特征和运动轨迹特征进行加权组合,得出识别结果。本方法的特点和优点是识别分析速度较快,能够很好的满足人机交互系统实时性的需要,并且能够适应动态手势表达在速度和幅度上的差异性。     

基于树莓派的手势交互六足机器人

将树莓派和YOLO v3目标检测算法相结合,提出了一种新型的六足机器人人机交互模式,使六足机器人完成五种不同动作(前进、后退、左拐、右拐、步态切换).其中室内与室外的手势识别在测试集上的准确率分别可达95.08％与89％.相比基于人工提取特征的传统算法和其他基于卷积神经网络(CNN)的算法具有更高的识别准确率和更强的鲁...     

一种基于CSI相位差的手势识别方法

随着人机交互(HCI)技术的发展,人体行为的感知和分析成为实现更高层次人机交互的重要一环,尤其是实现与位置无关的手势识别。针对目前基于信道状态信息(channel state information,CSI)的手势识别方法局限于中心链路的问题,提出基于CSI相位差的手势识别方法,充分利用多径效应和空间多样性,识别中心链路和非中心链路上的微弱手势信号。由于CSI相位受时钟不同步和硬件缺陷的影响无法反映环境的变化,采用线性变换算法对其进行校准,并借助MIMO(multiple-input multiple-output)技术获得相位差。在此基础上,利用Hampel滤波器和Savitzky-Golay滤波器滤除异常点和环境噪声。由于频率多样性,根据平均绝对偏差(MAD)选择变化最大的子载波,之后利用动态时间规整(DTW)算法对手势进行分类。实验结果表明,该方法能有效识别中心链路和非中心链路上的微弱手势信号,实现了与位置无关的识别;在中心链路和非中心链路上分别以90%和86.5%的准确率识别6种手势,所需样本量小,识别时间短。     

基于视觉的神经网络三维动态手势识别方法综述

动态手势识别作为一种重要的人机交互手段而受到广泛关注,其中基于视觉的识别方式因其使用便利性和低成本的优势成为新一代人机交互的首选技术。以人工神经网络为中心,综述了基于视觉的手势识别方法研究进展,分析了不同类型人工神经网络在手势识别中的发展现状,调研并归纳总结了待识别数据和训练数据集的类型及特点;此外,通过开展性能对比实验,客观评估了不同类型的人工神经网络,并对结果进行了分析。最后,对调研内容进行了总结,对该领域面临的挑战和存在的问题进行了阐述,对动态手势识别技术的发展趋势进行了展望。     

基于深度信息的动态手势识别综述

随着计算机技术的飞速发展,自然、简单、非接触式的手势识别在人机交互方面备受青睐。动态的手势识别一直是人机交互领域研究的热点与难点,深度传感器的出现为手势识别的研究提供了更加鲁棒的数据。为了解动态手势的发展现状,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,对基于深度信息的动态手势从手势分割、手势建模、特征提取、手势识别4个方面进行阐述,介绍动态手势识别相关的应用领域,并对其中存在的难点与问题进行讨论。     

基于Leap Motion的动态手势识别

动态手势识别作为人机交互的一个重要方向，在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势，动态手势的变化更为复杂，对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题，利用高精度的Leap Motion传感器对手部三维坐标信息进行采集，提出了一种包含手指姿势和手掌位移的特征在内的、能够充分描述复杂动态手势的特征序列，并结合长短期记忆网络模型进行动态手势识别。实验结果表明，提出的方法在包含16种动态手势的数据集上的识别准确率为98.50%；与其他特征序列的对比实验表明，提出的特征序列，能更充分准确地描述动态手势特征。     

基于SURF特征跟踪的动态手势识别算法

提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割人手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹.提出采用经时间规整的轨迹方向数据流来建立动态手势模型,利用基于相关分析的数据流聚类方法实现动态手势的识别,大大提高动态手势识别速度.实验使用26个英文字母作为动态手势训练和识别,手势训练集和测试集的识别率分别为87.1%和84.6%,并成功用于实验室自主研制的侦察移动机器人Hunter的运动控制中,证实了该方法的有效性.     

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.     

基于TLSHOG特征新方法的动态手势识别

为了提高实际复杂场景的人机交互中动态手势识别的准确性和实时性,提出了一种时序局部敏感直方图（Temporal Locality Sensitive Histograms of Oriented Gradients,TLSHOG）特征新方法,用于描述手势运动的时序变化和空间姿态,实现了快速而精确的动态手势识别。采用普通网络摄像头获取手部的二维图像序列作为训练样本,然后构造单帧图像特征描述手部的空间姿态,并结合时间金字塔（Temporal Pyramid,TP）来描述手势运动轨迹的时空特征,运用多维支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法进行模型训练,对测试样本中的多种手势进行精确的分类。实验结果表明,该方法准确度高,实时性好,对于复杂背景干扰、光照强度变化有较强的鲁棒性。     

基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别

复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低维子特征序列,降低了模型的复杂度.此外,它还可以充分利用人的经验辅助模型结构的创建与优化.实验表明,该方法是一种有效的复杂动态手势识别方法,并且优于传统的HMM模型方法.     

A Hand Gesture Recognition Method Based on SVM

A hand gesture recognition method is presented for human-computer interaction,which is based on fingertip localization. First,hand gesture is segmented from the background based on skin color characteristics. Second,feature vectors are selected with equal intervals on the boundary of the gesture,and then gestures' length normalization is accomplished. Third,the fingertip positions are determined by the feature vectors' parameters,and angles of feature vectors are normalized. Finally the gestures are classif...     

基于视觉的动态手势识别概述

基于计算机视觉的动态手势识别是最直观、最自然的人机交互方式之一。简单回顾了手势识别技术的发展历程;从手势检测和分割、手势跟踪、特征提取和识别算法四个方面对动态手势进行阐述,梳理并归纳了几种代表性的算法,详细探讨了各算法的优缺点;介绍了动态手势识别的应用领域,并展望了今后的发展趋势。