【摘 要】
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文中研究了基于Kinect的手势识别技术,设计并实现了一个功能完善、性能优越的小型手势交互系统。首先结合Kinect获取的人体骨骼信息和深度信息,实现了手部的追踪和提取,并且
【机 构】
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解放军理工大学指挥信息系统学院,解放军理工大学通信工程学院
【基金项目】
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国家“863”高技术发展计划项目(2012aa01a509,2012aa01a510)
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文中研究了基于Kinect的手势识别技术,设计并实现了一个功能完善、性能优越的小型手势交互系统。首先结合Kinect获取的人体骨骼信息和深度信息,实现了手部的追踪和提取,并且实验效果不受实验背景、光线、实验者的肤色和服装的影响。然后根据初步获取的手型二值图噪声分布特点,提出一种过滤小规模连通分量像素点的方法对二值图进行去噪。最后,分别以手型二值图Hu矩和手型轮廓二值图Hu矩为特征,使用SVM分类器进行训练和识别。实验结果表明,同手型二值图的Hu矩相比,以手型轮廓二值图的Hu矩作为特征具有明显优势。
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