复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别

人的手势是人们日常生活中最广泛使用的一种交流方式。由于在人机交互界面和虚拟现实环境中的应用,手势识别的研究受到了越来越广泛的关注。但是目前基于单目视觉的手势识别技术中,手势分割要求背景简单或者要求识别者戴着笨重的数据手套。而该文结合了运动信息和基于KL变换的肤色模型,在复杂背景下进行手势分割,与传统的基于RGB肤色模型的手势分割相比,在复杂背景环境下得到了很好的分割效果。在对分割的手势区域进行预处理后,该文使用了一种归一化的傅立叶描述子进行手势的特征提取,相比传统的傅立叶描述子更加准确,最后采用了传统的三层BP网络作为模式识别器,手势训练集和测试集的识别率分别达到了95.9%和95%。