基于双通道异构传感器融合的手势识别方法

被引:4
作者
于汉超 [1 ,2 ,3 ]
刘明杰 [1 ,2 ,3 ]
刘军发 [1 ,2 ]
陈益强 [1 ,2 ]
何文静 [1 ,2 ,3 ]
机构
[1] 中国科学院计算技术研究所
[2] 移动计算与新型终端北京市重点实验室
[3] 中国科学院研究生院
关键词
人机交互; 手势识别; 异构传感器; 动态手势协同识别模型;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 []; TP212.9 [传感器的应用];
学科分类号
080203 ;
摘要
为了捕捉用于动态手势识别的完整手势运动序列,需要同步获取手掌空间位置变化和手掌姿态变化两部分信息,而现有的单一传感器都由于自身的限制而难以实现。因此,提出一种基于双通道异构传感器深度摄像头和陀螺仪融合的动态手势协同识别模型,该模型同时从手掌空间位置的变化和姿态的变化两方面获取完整的手势运动数据,通过数据预处理、基于互信息的特征层融合和分类识别,提高手势识别效率和准确率。通过对数字手势0-9和小写英文字母手势a-z的识别实验结果表明,提出的动态手势协同识别模型能够在有效降低特征向量维数和计算复杂度的同时,提高手势识别的准确率。
引用
收藏
页码:1 / 3+23 +23
页数:4
相关论文
共 9 条
  • [1] Hand Gesture Recognition and Virtual Game Control Based on3D Accelerometer and EMG Sensors. Zhang X,Chen X,Wang W,et al. Proceedings of the14th international conference on Intelligent user interfaces . 2009
  • [2] uWave:Accelerometer-based personalized gesture recognition and its applications. Liu J,Zhong L,Wickramasuriya J,et al. Pervasive and Mobile Computing . 2009
  • [3] Real-time body gesture recognition using depth camera. Gonzalez-Sanchez T,Pui D. Electronics Letters . 2011
  • [4] EMG-Based Hand Gesture Recognition for Realtime Biosignal.Interfacing. Kim J,Mastni S,Andre E. Proceedings of the13th interna-tional conference on Intelligent user interfaces . 2008
  • [5] 基于运动传感的书空临摹交互方式
    胡馨月
    梁秀波
    樊儒昆
    谭谞
    邹文
    耿卫东
    [J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2010, 22 (10) : 1734 - 1740
  • [6] 基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别
    王西颖
    戴国忠
    张习文
    张凤军
    [J]. 软件学报, 2008, (09) : 2302 - 2312
  • [7] Normalized Mutual Infor-mation Feature Selection. Estevez P A,Tesmer M,Perez C A,et al. IEEE Transactions on Neural Networks . 2009
  • [8] Accelerometer-Based Hand Gesture Recog-nition Using Artificial Neural Networks. Arce F,Mario J,Valdez G. SOFT COMPUTING FOR INTELLIGENT CONTROL AND MOBILE ROBOTICS . 2011
  • [9] Gyroscope-Based Conducting Gesture Recognition. Hfer A,Hadjakos A,Mühlhuser D. The9th International Conference on New Interfaces for Musical Expression . 2009