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文檔簡介
1、隨著科學技術的不斷發(fā)展與進步,人機交互正朝一個更加簡單化和人性化的方向發(fā)展,而手勢識別是人機交互的一種重要方式。本文借助Kinect體感設備研究了基于深度信息的手勢識別方法。
研究了基于深度圖像的靜態(tài)手勢識別,手部輪廓提取利用了Moore-Neighbor鄰域算法;手勢識別采用指尖檢測方式,提出一種基于凸包的曲率檢測算法,該算法依據手形特征對輪廓點做掃描過濾處理,再進行凸包檢測,凸包檢測的優(yōu)點在于,曲率值較大缺陷點不會被檢測到
2、,克服輪廓邊緣不標準所帶來的誤差,極大簡化聚類操作,通過曲率閾值的方式得到期望指尖。
針對動態(tài)手勢識別,考慮到用戶的體型差異和位置的不同,本文對提取的骨骼節(jié)點分別進行相應的標準化,標準化位置通過將笛卡爾坐標系轉化為球形坐標系來實現(xiàn),標準化用戶通過利用頭部節(jié)點與軀干節(jié)點之間的距離作為正規(guī)化因子實現(xiàn);設計了一種加權多維化的DTW約束算法,約束限制了距離矩陣對角線方向上的搜索路徑,并重新定義了點間歐式距離,在計算特征之間的距離時,根
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