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基于Kinect深度图像的指尖识别及手势判定 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于微软Kinect体感设备开发的交互应用系统中,使用传统的鼠标、键盘等交互设备难以达到理想的效果。针对这种情况,提出一种基于指尖识别的手势判定方法。采用Kinect传感器获取图像的深度信息,通过OpenNI的内置模块获取手心的位置信息,使用最近邻法实现手部的分割并对手形进行提取;并采用射线求交法优化Graham Scan算法获取凸包点集合,利用轮廓分析法从凸包点中识别出指尖。在此基础上,结合指尖数目和面积比例实现对“抓取”手势的判定。实验结果表明,该方法能有效地识别抓取动作的手势,且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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基于Kinect传感器的近场手势识别追踪系统的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
利用Kinect深度传感器所获取的图像深度信息实现手部从背景中的分割,并通过零均值离散高斯滤波、二值化、取最小外包矩形、欧式距离变换等一系列过程对手势目标进行识别,最后把得到的识别结果显示在电脑上,实现实时追踪。该系统相较其它类似系统具有算法简单,实时性好,实现成本低等特点。 相似文献
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为提高智能家电的人机交互性,研究实现了一种基于Kinect传感器的手势识别系统,用户通过该系统可手势控制电视的多种操作功能。对常见的三种动态手势识别算法进行分析对比后,结合应用需求,重点研究了动态手势识别DTW算法。基于Kinect for windows SDK获取的手势深度图像和骨骼图像数据,采用DTW算法进行识别,最后给出了程序实现。实验表明,该方法可实现多种电视控制功能,而且具有较好的实时性和准确性。 相似文献
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从肤色模型和手掌结构两个方面出发,提出了一种新型手势分割及识别算法。即首先通过YCbCr模型将复杂背景中的肤色区域分割出来,同时通过多区域手势提取算法,提取出待识别的手势,而后再按照手势分割及识别算法对手势进行识别。通过测试,该识别算法适用于不同环境下、不同大小的手势识别,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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Kinect的实时骨骼跟踪技术获取身体关节点的三维位置信息,为进行人体姿势识别提供了丰富的信息,拟在三维关节点位置信息的基础上,建立一种实时的人体姿势识别系统。选择关节角度作为姿势特征,结合逻辑回归(logistic regression,LR)分类算法对54种姿势进行识别研究。实验结果表明,该姿势识别系统可以准确实时地识别人体姿势。 相似文献
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基于多目标Camshift手势识别 总被引:1,自引:0,他引:1
基于单目视觉下的手势识别技术一般由手势建模、特征提取、手势匹配等几个关键技术构成。手势跟踪算法目前主流的是粒子滤波算法和Camshift算法。系统采用Camshift算法,将人手图像由RGB空间转换到HSV空间后,在HSV空间利用半自动预定义模板颜色对人手进行分割,并对其进行改进实现多目标跟踪,由于Camshift算法为半自动算法,在对手势进行跟踪前需对手势进行手动标定,系统采用了手势跟踪与手势识别技术结合的方法,改进了Camshift算法,解决了Camshift的半自动问题和实现多目标跟踪,实现双手的手势识别。 相似文献
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