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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
随着虚拟环境的发展,人机交互中键盘远远不能满足人们的要求,本文提出了一种基于手势识别方法的智能输入算法.该算法采用肤色分割提取出手部区域,检测大拇指和伸出的手指数目识别出手势的含义,把各种手势组合起来实现智能输入.该算法能够使用户根据自己的习惯来定义手势,更好的实现人机交互.实验结果表明该算法对获取手势图片时的外界干扰具有一定的鲁棒性,并能达到较高的成功率.  相似文献   

2.
利用可穿戴式加速度传感器采集手势动作信息,研究了基于隐马尔可夫模型的手势识别技术.首先采集手势加速度数据,采用改进的SWAB算法进行自动端点检测,通过提取相应的手势特征,利用HMM对手势指令建模,并采用K-means算法矢量量化手势特征序列,以提高手势识别性能.实验表明,本文采用的方法能够有效识别手势动作.  相似文献   

3.
针对手势识别研究中普遍要求用户以严格固定方式握持数据采集设备,致使用户体验差的问题,使用混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)对非固定握持姿势的手势识别算法进行改进,以提高手势人机交互时的舒适性.首先通过GMM从加速度传感器数据中提取用户握持姿势数据,然后借助握持信号实现手势命令数据提取与坐标转换,使识别系统能够自适应不同的握持姿势.为使GMM可以同时满足手势识别应用中对稳定性和适应速度的要求,优化了GMM的学习机制,包括增加备则模态和改善优先级计算.实验结果表明,所述系统在滚转角和俯仰角+60°~-60°、偏摆角+20°~-20°范围内,握持姿势对手势识别正确率没有明显影响,实现了非固定握持姿势的手势识别,起到了提高用户体验的作用.  相似文献   

4.
结合飞行员操作过程中手部的运动特点,针对核相关滤波器跟踪算法在目标尺度变化和快速移动时存在的问题,提出了一种结合了手势检测与核相关滤波跟踪算法的飞行员手势跟踪方法。首先,将肤色分割与背景减除进行有效的融合,对静态手势进行快速检测。然后,使用KCF算法对定位的手势区域进行跟踪以获取手势实时位置和轨迹。跟踪过程中比较手势检测与手势识别所得到的手部信息,当出现偏差时对搜索框进行更新。从而实现有效的手势检测与跟踪。实验结果表明,该方法可以实现对飞行员变形手势快速、准确的实时跟踪,对部分遮挡和尺度变化有很好的适应性,能够满足后期飞行员手部行为分析的要求。  相似文献   

5.
为实现基于手势的智能人机交互,提出了一种基于视觉的人手跟踪与手势识别算法.该方法以ICON—DENSATION算法为基础,融合颜色与深度信息进行重要采样,结合轮廓信息并通过ASM模型的能量函数进行观测,根据最大后验概率对几种预定义的手势进行识别.实验结果表明,该算法能够有效地实现复杂背景下的人手跟踪与手势识别,为进一步实现智能人机交互奠定了基础.  相似文献   

6.
针对任意变形手势跟踪过程中,手势运动轨迹方向发生改变时,传统滤波跟踪算法跟踪精度迅速下降的问题,提出了一种基于交互式多模型Kalman滤波的改进型手势跟踪算法。该算法在传统非机动状态空间模型的基础上增添了两个机动模型,以更加准确的描述手势的状态空间。首先采用三个不同模型分别描述不同的目标运行模式;同时,以模型匹配似然函数为基础更新模型概率;最终组合所有滤波器修正后的状态估计值以得到最优状态估计。实验对比结果表明,该算法能够取得较高地跟踪精度。  相似文献   

7.
为实现基于手势的智能人机交互,提出了一种基于视觉的人手跟踪与手势识别算法.该方法以ICONDENSATION算法为基础,融合颜色与深度信息进行重要采样,结合轮廓信息并通过ASM模型的能量函数进行观测,根据最大后验概率对几种预定义的手势进行识别.实验结果表明,该算法能够有效地实现复杂背景下的人手跟踪与手势识别,为进一步实现智能人机交互奠定了基础.  相似文献   

8.
提出了一种基于混合高斯模型的隐马尔科夫模型(GMM-HMM)与手势轮廓特征的单幅手势图像识别方法,该方法采用YCr Cb空间阈值处理对手势图像二值化处理,针对理想感兴趣区域提出了一种还原最上层轮廓的新型轮廓算法.将每类手势轮廓特征作为HMM的观察值分别训练对应手势的HMM参数,建立所有手势的HMM模型.分别用Viterbi算法计算测试集数据与每个模型的条件概率来获得识别结果.实验结果表明,该方法不仅对手势库内的特定人的静态手势识别具有较好的效果,且对提取的其他人的静态手势图像识别率也较高.  相似文献   

9.
本文提出了一种基于深度学习的应急手势识别算法.首先采用深度图像传感器做手势分割获取应急手势数据集,其次采用肤色分割算法和本文提出的应急手势识别算法做实时性测试.与常规算法不同的是,本文构建了一个应急手势数据库,并建立了深度卷积神经网络模型,提出了7种应用于多种场景的应急手势识别算法.实验结果表明,本文应急手势识别算法优于现有的机器学习算法,识别率达99.95%,可广泛应用于人机交互场景.  相似文献   

10.
基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于块的相关算法来计算光流,并利用光流跟踪双手的运动.双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量,经8方向链码量化后作为观察向量.和直接利用位置信息相比较,提高了识别的鲁棒性.采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势,提出并实现了最大后验概率的训练.对6个双手动态手势的试验表明,耦合隐马尔可夫模型(CHMM)比常规隐马尔可夫模型(HMM)能更有效地对双手动态手势建模.  相似文献   

11.
传统的手势指令识别在缩放、旋转、平移等转换过程中,一直存在手势图片出现形变使识别不准确。提出一种新的移动终端交互设计中手势指令识别改进方法。将质心距离函数看作全局特征对二维空间下的手势运动轨迹特征提取,对其进行改进,获取三维空间下手势轨迹特征,増加移动终端交互设计中第三维的手势轨迹信息,得到手势轨迹特征向量。将手势轨迹特征向量作为输入,通过随机森林方法对手势指令识别分类器进行训练,利用训练完成的分类器实现移动终端交互设计中手势指令的识别。实验结果表明,所提方法不仅能够保证移动终端交互设计中手势指令识别的实时性,而且识别精度高,认证效果好。  相似文献   

12.
多模态人机交互中基于笔输入的手势识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
为研究多模态人机交互系统的理论及构造方法 ,提出了一种快速的、单笔划手势识别方法 .该方法通过提取手势轨迹的关键点及各关键点的运移方向 ,形成特征码 ,然后与标准手势符号的各种可能的特征码进行匹配 .其中方向特征用于预分类 ,而关键点位置信息用于细分类 .实验结果表明该方法速度快、识别率高 .  相似文献   

13.
针对复杂环境中存在的手势识别问题,提出一种利用Kinect传感器获取深度信息并进行动态手势识别的方法。该方法通过对Kinect传感器获取的深度信息进行分析,获取人体主要骨骼点的3D坐标,从中选取六个点作为手部运动的特征参照;为提高手势识别系统的识别速度,提出了一种基于查表的DTW算法对得到的特征数据进行模板训练并实现动态手势识别。实验结果表明:该方法具有较高的识别速度和识别率,对复杂背景及光照强度变化具有较强的鲁棒性。  相似文献   

14.
视觉是人类从外界获取信息的主要途径,人们希望计算机视觉在人机交互技术中发挥重要的作用。介绍一个基于视觉的动作实时识别系统,该系统用于在门桥模拟训练中对旗语动作进行识别。与以往工作不同的是,该系统仅用一个摄像机来实现多个动作的识别与跟踪,避免了多目视觉的特征匹配问题,进而提高了系统的稳定性和识别速度。  相似文献   

15.
基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。  相似文献   

16.
针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描述容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法.首先根据YCbCr和Nrg肤色模型的互补性以及背景模型有效去除复杂背景中的类肤色的特点,利用多特征相融合的手势分割方法提取手势区域;然后结合傅立叶描述子具有较好的轮廓描述能力和BP神经网络较强的自学习能力,利用傅立叶描述子-BP神经网络方法对手势进行识别.实验结果表明此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.  相似文献   

17.
This paper addresses the application of hand gesture recognition in monocular image sequences using Active Appearance Model (AAM), For this work, the proposed algorithm is composed of constricting AAMs and fitting the models to the interest region. In training stage, according to the manual labeled feature points, the relative AAM is constructed and the corresponding average feature is obtained. In recognition stage, the interesting hand gesture region is firstly segmented by skin and movement cues. Secondly, the models are fitted to the image that includes the hand gesture, and the relative features are extracted. Thirdly, the classification is done by comparing the extracted features and average features. 30 different gestures of Chinese sign language are applied for testing the effectiveness of the method. The Experimental results are given indicating good performance of the algorithm.  相似文献   

18.
车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。   相似文献   

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