基于傅立叶描述子和HMM的手势识别

被引:10
作者
陈启军
朱振娇
顾爽
机构
[1] 同济大学电子与信息工程学院
关键词
手势识别; 傅立叶描述子; 隐马尔可夫模型; 人机交互;
D O I
10.14107/j.cnki.kzgc.2012.04.025
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
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。
引用
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共 2 条
  • [1] 复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别
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    [J]. 计算机仿真, 2005, (12) : 158 - 161
  • [2] Hand gesture recognition using combined features of location, angle and velocity[J] . Ho-Sub Yoon,Jung Soh,Younglae J. Bae,Hyun Seung Yang.Pattern Recognition . 2001 (7)