交通指挥中三维手势图像识别仿真研究

发布时间：2018-04-04 23:38

  本文选题：交通指挥　切入点：三维手势图像　出处：《计算机仿真》2017年11期

【摘要】：针对采用当前方法进行交通指挥中三维手势图像识别时,无法提取不同类型的手势特征,存在三维手势图像识别精度低的问题。为此,提出基于Kinect骨架数据的交通指挥中三维手势图像识别方法。该方法先利用Kinect体感摄像机得到手势关节点三维坐标,通过计算手部区域的位置的夹角,提取不同类型的手势轮廓特征,得到手势轮廓的二值图像,给出手势特征相似性判别函数,在此基础上采用差分检测方法检测出相互匹配的手势序列,对相匹配的手势序列进行校准,依据其结果完成对交通指挥中的三维手势图像识别。实验结果表明,所提方法识别精度和所需时间相比传统识别方法较高,大幅度地提升了交通指挥中三维手势图像的质量。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of 3D gesture image recognition, different types of gesture features can not be extracted when the current method is used for 3D gesture image recognition in traffic command.Therefore, a 3D gesture image recognition method based on Kinect skeleton data in traffic command is proposed.In this method, the 3D coordinates of gesture knots are obtained by using the Kinect camera. By calculating the angle of the position of the hand region, different types of gesture contour features are extracted, and the binary image of the gesture contour is obtained.Based on the similarity discriminant function of gesture features, the matching gesture sequence is detected by differential detection method, and the matching gesture sequence is calibrated. According to the results, 3D gesture image recognition in traffic command is completed.The experimental results show that the recognition accuracy and the time required by the proposed method are higher than those of the traditional recognition method, which greatly improves the quality of 3D gesture images in traffic command.
【作者单位】： 湖北工业大学工业设计学院;
【分类号】：TP391.41;U495

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本文编号：1712250