【摘 要】
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提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割人手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程学院,扬州大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2006AA04Z246);国家自然科学基金资助项目(61075068);教育部重大创新工程培育资金资助项目(708045);江苏省自然科学基金重点项目(BK2009183),江苏省自然科学基金重点项目(BK2010063)
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提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)跟踪的动态手势识别算法.其特征在于算法无需预先检测分割人手区域,仅通过跟踪统计相邻帧间匹配SURF特征点的移动主方向来刻画手势运动轨迹.提出采用经时间规整的轨迹方向数据流来建立动态手势模型,利用基于相关分析的数据流聚类方法实现动态手势的识别,大大提高动态手势识别速度.实验使用26个英文字母作为动态手势训练和识别,手势训练集和测试集的识别率分别为87.1%和84.6%,并成功用于实验室自主研制的侦察移动机器人Hunter的运动控制中,证实了该方法的有效性.
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