【摘 要】
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现有手势识别的应用多为基于特定设备实现的,如Kinect、Leap motion等,因其价格和实用性的原因,无法得到大规模的普及。而单目摄像头则是电脑或移动设备最为常见的配件,结合
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702140)
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现有手势识别的应用多为基于特定设备实现的,如Kinect、Leap motion等,因其价格和实用性的原因,无法得到大规模的普及。而单目摄像头则是电脑或移动设备最为常见的配件,结合相应手势识别与交互算法,便可以进行手势交互。因此文中研究了基于单目摄像头的手势识别与交互算法,通过单目摄像机捕捉图像,利用肤色进行图像分割,并根据轮廓面积去除噪点,得到手势图像的二值图,然后将二值图的矩阵作为参数传入神经网络进行深度学习模式识别,通过卷积加全连接网络结构和优化参数选择,以防止过拟合的产生,再结合指尖检测和排除算法
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