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一种基于信息融合与运动域分割的手势运动方向识别方法
引用本文:张彩红,刘恒,吕金刚. 一种基于信息融合与运动域分割的手势运动方向识别方法[J]. 西南科技大学学报, 2012, 27(1): 44-47
作者姓名:张彩红  刘恒  吕金刚
作者单位:西南科技大学信息工程学院,四川绵阳,621010
摘    要:手势识别中,除手的分割是个难题外,在视频流中,手势有效动作起止帧的判定也是一个急待解决的问题。将图像的肤色与运动信息结合,分割出手,建立手势运动的历史图(Motion History Image,MHI),提出了一种MHI与改进的运动能量图(Improved Motion Energy Image,IMEI)结合的机制,判定有效手势运动的起止帧,最后建立有效手势运动的MHI;同时提出改进图像梯度向量算法用于手势运动方向(上,下,左,右)识别。实验表明,对于有效手势运动起止帧的正确判断率一般可达90%以上,有效手势识别率达96%以上,手势交互自然顺畅。

关 键 词:肤色概率图  运动历史图  运动能量图  图像梯度向量算法

Gesture Direction Recognition Based on Information Fusion and Effective Motion Domain Segment
ZHANG Cai-hong,LI U Heng,LV Jin-gang. Gesture Direction Recognition Based on Information Fusion and Effective Motion Domain Segment[J]. Journal of Southwest University of Science and Technology, 2012, 27(1): 44-47
Authors:ZHANG Cai-hong  LI U Heng  LV Jin-gang
Affiliation:(School of Information Engineering,Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010,Sichuan,China)
Abstract:In gesture recognition,hand segment and the first frame of hand motion are two problems.In this paper,skin image combines with hand motion information in order to segment the hand region.Then,construct the Motion History Image(MHI) and Improved Motion Energy Image(IMEI) to determine the first and last frames of effect hand motion.Experiment shows that the ratio is up to 90%.This paper gives an improved image gradient vector(IIGV) to recognize gestures.IIGV gives the recognition ratio is up to 96% and gesture interaction is natural and smooth.
Keywords:Color probability map  Motion history image  Motion energy image  Image gradient vector
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