【摘 要】
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为克服指尖检测方法易受不同光照、复杂背景和手腕信息的影响,提出了一种基于深度和骨架信息的指尖检测方法.首先对Kinect获取的深度图像进行中值滤波和形态学闭操作处理,以
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目（2015J01660）, 福建省教育厅A类科技项目（JA15543）, 宁德师范学院青年科技项目（2015Q04）
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为克服指尖检测方法易受不同光照、复杂背景和手腕信息的影响,提出了一种基于深度和骨架信息的指尖检测方法.首先对Kinect获取的深度图像进行中值滤波和形态学闭操作处理,以消除噪声和填充空洞;接着通过骨架跟踪得到的右手关节点锁定用户并进行手势分割;然后在计算手心和最高指尖点位置的基础上,利用Freeman链码提取手势左右轮廓;最后根据指尖点之间的轮廓曲线特征提取其他指尖点.实验结果表明,该方法具有良好的指尖检测效果,且对光照、背景和手腕信息鲁棒.
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