【摘 要】
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针对复杂动态手势识别问题,本文首先通过体感传感器Kinect获取人体深度图像,利用阈值分割法分割出手势深度图像,然后建立由隐马尔可夫模型（HMM）和模糊神经网络（FNN）相结合的HMM-F
【机 构】
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东北电力大学信息工程学院,国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
【基金项目】
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省科技计划重点转化项目（20140307008GX）
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针对复杂动态手势识别问题,本文首先通过体感传感器Kinect获取人体深度图像,利用阈值分割法分割出手势深度图像,然后建立由隐马尔可夫模型（HMM）和模糊神经网络（FNN）相结合的HMM-FNN模型进行动态手势识别。本文的动态手势主要是针对虚拟变电站中对设备的常用操作手势来进行人机交互研究的。HMM-FNN模型将复杂动态手势特征分解为三个子特征序列,分别建立HMM模型,然后进行模糊推理对手势进行分类识别。经实验验证,HMM-FNN模型能快速有效识别复杂动态手势,且鲁棒性强,识别效果明显优于HMM模型。
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