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基于Kinect骨骼信息与深度图像的指尖点检测

张登攀; 李国玄; 王黎阳 河南理工大学机械与动力工程学院; 河南焦作454000
手势识别   骨骼信息   深度图像   hog特征描述子   指尖检测  

摘要:针对普通摄像头手势识别系统易受复杂环境和光照条件等因素影响,存在对指尖点的漏判、误判问题,提出一种基于Kinect骨骼信息与深度图像的掌心点提取和指尖点检测的手势识别方法;在DRVI平台上创建Kinect的接口控件,对Kinect传感器获取人体骨骼信息和深度图像进行分析,采用了坐标映射、图像分割、距离变换的关键技术和方法从深度图中分割出手势部分区域,对手势区域形态学处理,结合凸包和K-曲率算法检测不同手势中指尖点的个数和位置,计算不同手势凸包轮廓上的点集生成的HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征描述子,最后利用特征描述子对预定的6种数字手势进行识别;经实验测试可以在复杂环境和不同光照情况下正确识别指尖点。

简介:《计算机测量与控制》(CN:11-4762/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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