论文部分内容阅读
提出了一种新的基于Kinect的实时静态手势识别方法,主要贡献包括：提出了一种简易可行的、结合图像深度信息与肤色信息的手势区域检测与分割方法;提出了一种改进的凸分解算法,对手势区域进行近似凸形状分解,以得到表征手势特征的骨架信息;采用基于路径相似性的骨架图匹配算法对手势进行匹配以实现识别.针对特定手势集进行了对比实验,实验结果表明,本文方法在识别结果的准确率以及算法的效率上都有着良好的表现.