【摘 要】
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手势识别是计算机视觉的一个非常具有挑战性的问题,可运用于人机交互、手语识别、虚拟角色控制等众多领域.然而,由于手本身具有极高的自由度,通过样本直接估计所有手势参数相
【机 构】
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华中科技大学自动化学院,EECSDepartment
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手势识别是计算机视觉的一个非常具有挑战性的问题,可运用于人机交互、手语识别、虚拟角色控制等众多领域.然而,由于手本身具有极高的自由度,通过样本直接估计所有手势参数相当困难.为此,提出一种可分解手势参数的手势估计方法——协同重排序.首先将手根据指骨的关节角度划分为多个局部观测单元,并建立离线的局部估计数据库;然后利用此数据库,使用k-最邻近(k-NN)搜索算法对从深度图中获得的局部观测单元进行姿态估计;最后依据当前观测单元的k-NN搜索结果对姿态估计结果重新排序,收敛后得到最终估计结果.除了手势局部参数估计
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