基于改进深度信息的手势分割与定位

被引：9

作者：

林海波

王圣彬

张毅

机构：

[1] 国家信息无障碍研发中心(重庆邮电大学)

来源：

计算机应用 | 2017年 / 37卷 / 01期

关键词：

深度信息; 手势分割; 手势定位; 可变阈值; 最大内切圆;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对基于Kinect深度信息分割的手势往往包含手腕易造成后续手势误识别的问题,提出一种改进深度信息的手势分割与定位算法。首先,基于深度信息阈值限定在实验空间中检测出手势二值图;然后,根据普通手势特征,提出基于手势端点检测和可变阈值算法分割出准确手势。为得到稳定的分割效果,对分割手势进行形态学处理,最后选取基于手势重心坐标和最大内切圆圆心坐标的联合手势定位法定位手势。实验结果表明,该手势分割方法比已有分割方法更准确可靠,联合手势定位比Kinect软件开发工具包骨骼数据定位和手势重心定位稳定,无奇异点。

引用

页码：251 / 254+261 +261

页数：5

共 15 条

[11]

Real-time markerless hand gesture recognition with depth camera. QIN S,ZHU X,YU H,et al. Advances in Multimedia Information Processing-PCM 2012 . 2012

[12]

Depth information and motion context feature based dynamic hand gesture detection and recognition. YANG W J,WANG C M. Journal of Information and Computational Science . 2015

[13]

Design and development of a DSP processor based reconfigurable hand gesture recognition system for real time applications. NIKHIL S,SAIMA M,RAMYA B,et al. Proceedings of the 2010 International Conference on Signal and Image Processing . 2010

[14]

Hand gesture recognition with depth images:A Review. Suarez J,Murphy R R. IEEE RO-MAN . 2012

[15]

Real-Time Hand Gesture Recognition Using RGB-D Sensor. Yao Y,Zhang F,Fu Y. Computer Vision and Machine Learning with RGB-D Sensors . 2014

← 1 2 →