基于几何特征的静态字母手势识别算法

针对聋哑人哑语手势自动识别问题的复杂性,研究了手势几何特征的多样性及提取和识别方法,提出了一种基于几何特征的手势识别算法.首先,对手势图像进行肤色分割、边缘检测以及逻辑运算,然后,计算其质心面积等多项几何特征,通过实验方法测定最佳特征权值,最后,将其与样本图像特征值进行匹配,最佳匹配即为检测结果.根据30个字母手势创建了3套手势库,其中1套作为样本集,2套作为测试集.实验结果表明,通过该方法进行特征提取来识别汉语字母手势,可有效提高识别率,测试集识别率达到93.33％.     

基于肤色检测与卷积神经网络的手势识别

针对光照变化、背景噪声等复杂环境对手势识别的影响,提出了一种基于YCb Cr空间肤色分割去除背景结合卷积神经网络进行手势识别方法。首先根据人体肤色在YCb Cr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法进行手势分割;然后对分割后的手势图像提取骨架与边缘相融合的手势特征图;再通过深层次的Alex Net卷积神经网络结构,对经过融合的手势特征图进行识别。实验结果表明,针对复杂的背景环境,该算法具有较强的鲁棒性,在不同数据集下对手势的平均识别率提升了4%,可以达到99.93%。     

基于LBP和PCA机器学习的手势识别算法

为解决听力障碍者与无障碍者的信息交流问题,对哑语手势自动识别技术进行研究;提出了一种改进的手势识别算法;首先通过YUV肤色分割、图像差分、连通域检测等算法进行预处理,获取完整的手型区域图像;然后对手型的二值图像进行轮廓检测,采用LBP变换与主成分分析进行特征提取与压缩;最后运用支持向量机的机器学习算法构建分类器,对哑语手势进行分类识别;通过对630张手势图像进行实验,结果表明,提出的算法有效提高了识别率与速度,识别率达到94.22％,速度达到0.29s/幅,可以满足哑语交流的实时性要求.     

基于手势识别的智能输入

针对在人机交互中键盘远远不能满足人们的要求,提出了一种手势识别算法,并结合键盘的按键实现智能输入．该算法采用肤色分割提取出手部区域,根据手形检测出大拇指和伸出的手指数目及位置,把手势转化为计算机所能接受的二进制语言．根据二进制数,结合键盘的按键,把不同手势定义为不同的按键,实现对计算机的智能输入．实验结果表明该算法具有一定的鲁棒性,并能达到较高的成功率．     

基于视觉的多特征手势识别

手势是一种自然直观的交互方式,基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。本文在已有的手势识别技术基础上,从手势分割及手势表示两方面着手,提出了一种单目视觉下的手势识别方法。利用颜色特征检测肤色区域,成功分割出人手;利用人手的轮廓及凸缺陷检测指尖,再利用指尖的数目和方位来表示一个手势,进而结合轮廓长度和面积等几何特征完成手势识别。传统的指尖检测方法需要遍历并扫描手掌外轮廓,计算量大,本文通过凸缺陷检测指尖,减少了计算量,提高了指尖检测的速度。实验结果表明,本文的方法具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。     

基于摄像头的近距手势识别系统的设计

随着电子技术的不断发展,人机交互方式也在得到转变,手势识别作为其中一项典型应用正吸引越来越多人的关注,本文即在嵌入式平台上通过相关算法实现了基本的手势动作识别。文中利用摄像头进行手势图像数据采集,采用STM32作为微处理器,对图像进行差影分割、噪声去除等处理,完成了近距离范围内对运动手势的实时定位和基本识别,并在此基础上对游戏俄罗斯方块进行了控制,实现了手势识别技术在人机交互中的应用,很好得体现出手势操作的便利性和全新用户体验。     

面向人机交互的手势识别系统设计

在人机交互领域(Human-Computer Interaction,HCI)中,基于视觉的手势识别因其直观、高效的特点拥有广阔的应用前景。为了改善传统手势识别算法识别率低、鲁棒性差的缺点,基于OpenCV和Keras深度学习框架提出一种简单、快速的手势识别方法作为人机交互的接口。手势图像经过3个处理阶段:预处理、特征提取和分类。对输入图像进行预处理,使用YCbCr肤色模型提取出手部肤色区域,将其转化为灰度图像。使用卷积神经网络对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明:提出的手势识别方法识别率很高,达到99.43%,且具有较好的鲁棒性。与传统的人工选取特征相比,卷积神经网络能够有效地进行特征学习。     

基于几何矩的字母手势识别算法

提出了一种基于提取字母手势的统计特征的方法,计算各手势图像的几何矩,以形成特征空间,并将之应用到手势识别中去。该算法具有旋转、缩放、及平移不变性的特点,并取得了较好的实验效果。     

结构分类的字母手势识别算法

提出了基于结构分类的手势识别方法,即在字母手势图像中寻找轮廓所包含的结构特征信息,并以此进行分类判断。这些结构特征中包含了大量的特征信息,如手指个数、手指间距离等,利用这些信息就可以运用传统的结构分类方法对手势加以识别     

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.     

基于近似熵子载波选择的人体手势识别方法

针对现有基于商用WiFi设备的人体手势识别方法存在的子载波选择不够优化、动作区间截取不够精确等问题,提出一种基于近似熵子载波选择的人体手势识别(AEGR)方法.利用提出的最小近似熵法构建识别方法待处理的CSI幅值数据,对构建的数据采用小波去噪和中值滤波组合法进行去噪;利用滑动窗极差法精确截取CSI幅值的动作区间,据此提...     

基于Hu-GLCM的手势识别方法研究

针对手势识别过程中单一手势特征对手势描述的不足,提出了一种基于改进Hu矩和灰度共生矩阵GLCM的手势识别方法 Hu-GLCM。首先利用肤色模型对采集的图像分割出手势区域;其次采用数学形态学和多边形拟合的方法提取手势的单连通轮廓,利用改进Hu-GLCM算法提取手势的几何形状特征和纹理特征并建立模板数据库;最后通过扩展的Canberra距离对手势图像进行识别和分类。实验结果表明,该改进算法对7种手势的平均识别率达到95%以上,且计算速度快,能够满足实时性的需求。     

一种基于人体轮廓宽度特征的步态识别方法

步态识别是一种新的生物识别技术,它通过人行走的姿势来实现对人身份的鉴别。提出了一种新的基于人体轮廓宽度特征的步态识别方法,将视频序列中检测出的步态轮廓提取三种宽度特征并计算步态序列中宽度的变化特征,从而构成描述步态序列的特征向量。实验表明提出的方法具有较好的识别性能,是一种有效的步态识别方法。     

基于长短时记忆和深度神经网络的视觉手势识别技术

针对基于视觉的动态手势识别易受光照、背景和手势形状变化影响等问题,在分 析人体手势空间上下文特征的基础上,首先建立一种基于人体骨架和部件轮廓特征的动态手势 模型,并采用卷积姿势机和单发多框检测器技术构造深度神经网络进行人体手势骨架和部件轮 廓特征提取。其次,引入长短时记忆网络提取动态人体手势中骨架、左右手和头部轮廓的时序 特征,进而分类识别手势。在此基础上,设计了一种空间上下文与时序特征融合的动态手势识 别机(GRSCTFF),并通过交警指挥手势视频样本库对其进行网络训练和实验分析。实验证明, 该系统 可以快速准确识别动态交警指挥手势,准确率达到94.12%,并对光线、背景和手势形 状变化具有较强的抗干扰能力。     

基于手轮廓的深度图像手势识别方法

提出了一种新的手势识别方法,该方法从深度图像中提取手形轮廓,通过计算手形轮廓与轮廓形心点的距离,使用离散傅里叶变换获得手势的表观特征,引入径向基核的支持向量机识别手势。建立了一个常见的10种手势的数据集,测试获得了97.9%的识别率。     

基于视觉的动态手势识别

采用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）算法的缺点，采用纠错算法对其修正，提高了识别率。了对机器人控制的目的，优化了人机交互的接口。训练并识别手势样本，针对HMM的经典训练算法Baum-Welch将识别结果应用于“基于Internet远程机器人控制”项目，达到了对机器人控制的目的，优化了人机交互的接口。     

小波分解与PCA方法的掌纹特征提取方法*

提出了一种新的掌纹特征提取方法,其目的在于在不降低识别率的情况下,提高掌纹特征提取速度。首先将原始掌纹图像进行小波分解,获得低分辨率的掌纹图像;其次通过主成分分析（PCA）方法获得一个低维子空间,即“特征掌”;最后通过将训练、测试样本在该“特征掌”上投影来提取掌纹特征。实验结果表明,所提出方法与单一PCA方法比较,在同样识别率情况下,特征提取速度明显提高。     

一种改进的模块PCA人脸识别新方法

提出了一种改进的模块PCA方法,即基于独立特征抽取的模块PCA方法。算法先对图像进行分块,然后对每一子块独立地进行PCA处理,求出测试样本子块与训练样本对应子块间的距离;最后将这些距离相加得到测试样本与训练样本的距离,用最近距离分类器分类。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验结果表明,提出的方法在识别性能上明显优于普通模块PCA方法。     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。