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基于隐马尔可夫模型的动态手势识别研究 预览
1
作者 丁泽宇 弓伟 《电脑与电信》 2019年第5期33-36,共4页
随着虚拟现实技术的飞速发展,人们迫切需要一种自然友好的字符输入方式,于是越来越多的研究人员投入到动态手势的研发当中。本文基于隐马尔可夫模型(HMM)搭建了一套动态手势识别系统。这套系统通过LeapMotion采集动态手势数据,并能够识... 随着虚拟现实技术的飞速发展,人们迫切需要一种自然友好的字符输入方式,于是越来越多的研究人员投入到动态手势的研发当中。本文基于隐马尔可夫模型(HMM)搭建了一套动态手势识别系统。这套系统通过LeapMotion采集动态手势数据,并能够识别36个字母和数字的手势(数字0-9和字母A-Z)。经过大量实验表明,该系统有着很强的鲁棒性,识别单独手势的识别率能够达到93.2%。 展开更多
关键词 隐马尔科夫模型(HMM) 动态手势识别
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基于Leap Motion的动态手势识别 预览
2
作者 孙玉 袁贞明 孙晓燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期151-157,共7页
动态手势识别作为人机交互的一个重要方向,在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势,动态手势的变化更为复杂,对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题,利用高精度的Leap Motion... 动态手势识别作为人机交互的一个重要方向,在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势,动态手势的变化更为复杂,对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题,利用高精度的Leap Motion传感器对手部三维坐标信息进行采集,提出了一种包含手指姿势和手掌位移的特征在内的、能够充分描述复杂动态手势的特征序列,并结合长短期记忆网络模型进行动态手势识别。实验结果表明,提出的方法在包含16种动态手势的数据集上的识别准确率为98.50%;与其他特征序列的对比实验表明,提出的特征序列,能更充分准确地描述动态手势特征。 展开更多
关键词 动态手势识别 Leap Motion传感器 特征提取 长短期记忆网络(LSTM)
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基于双通道混合3D-2D RBM模型的手势识别 预览
3
作者 李敬华 淮华瑞 +2 位作者 孔德慧 王立春 孙艳丰 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期428-435,共8页
为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征... 为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征与3D-2DRBM结合的混合特征表示方法,该方法首先提取Canny-2DHOG表观特征以及光流-2DHOG运动特征,然后基于3D-2DRBM进一步学习动态手势潜在的高层时空语义特征,提升动态手势的特征描述力.融合手势外观判别和运动判别的双通道融合判别改进了单通道分类的能力.在公开的剑桥手势数据集上的实验验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 3D-2D受限玻尔兹曼机 梯度直方图 光流 动态手势识别
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基于Leap Motion的动态手势识别研究 预览
4
作者 马力 冯瑾 《计算机与数字工程》 2019年第1期206-210,共5页
基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,有其现实的研究意义。针对动态手势识别过程,开发了一个用于捕获动态手势的Gestures Visualizer系统,利用Leap Motion控制器采集数据信息和隐马尔科夫模型对手势模型进行多次训练... 基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,有其现实的研究意义。针对动态手势识别过程,开发了一个用于捕获动态手势的Gestures Visualizer系统,利用Leap Motion控制器采集数据信息和隐马尔科夫模型对手势模型进行多次训练和识别。该手势识别过程实现了动态手势数据的录制,通过对录制好的手势序列进行学习获得每个手势的模型,然后通过实验选取最优的特征集和参数,最后进行分类识别。实验结果表明,所提出的动态手势识别方法具有良好的识别率。 展开更多
关键词 Leap MOTION 隐马尔科夫模型 动态手势识别 GESTURES Visualizer系统
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基于序列特征的2D CNN的动态手势识别 预览
5
作者 李振宇 张立民 +1 位作者 邓向阳 王彦哲 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第2期141-146,共6页
为了兼顾识别准确度和运行速度,改进了2D卷积神经网络提取多帧特征并使用长短期记忆网络进行处理特征序列,使用Softmax分类器输出分类结果;实验结果表明:基于序列特征的2DCNN网络在CHGDs数据集上的识别准确率达86.97%,比CNN卷积神经网... 为了兼顾识别准确度和运行速度,改进了2D卷积神经网络提取多帧特征并使用长短期记忆网络进行处理特征序列,使用Softmax分类器输出分类结果;实验结果表明:基于序列特征的2DCNN网络在CHGDs数据集上的识别准确率达86.97%,比CNN卷积神经网络提高了11.99%,与3DCNN性能基本相当的同时,速度是3DCNN的6.98倍。 展开更多
关键词 深度学习 动态手势识别 2D卷积神经网络 3D卷积神经网络 长短期记忆网络
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基于RGB-D信息的动态手势识别方法 预览
6
作者 曹洁 赵修龙 王进花 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第7期2228-2232,共5页
针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法。该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCr Cb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-D图... 针对现有的动态手势识别方法在复杂环境下,易受无关肤色、光照变化等因素的影响,识别率低、实时性差等问题进行了研究,提出一种动态手势识别方法。该方法首先利用K-均值聚类算法和YCr'Cb'(由YCr Cb变换得到)椭圆肤色模型对RGB-D图像完成手势分割;然后将深度信息引入到传统卡尔曼滤波算法中,作为其跟踪参数之一,并在跟踪过程中对检测范围进行加窗处理;最后结合快速动态时间规整算法和突出关键特征点的思想,改进传统动态时间规整算法,并利用改进后的动态时间规整算法完成手势识别。实验表明:提出的手势识别方法在复杂背景下的识别率较高(96.8±1.5%),实时性较好(识别时间1.86±0.02 ms)。 展开更多
关键词 动态手势识别 彩色—深度图像 K-均值聚类算法 动态时间规整 快速动态时间规整 卡尔曼滤波
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基于深度信息的动态手势识别综述 预览
7
作者 陈甜甜 姚璜 +2 位作者 左明章 田元 杨梦婷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期42-51,76共11页
随着计算机技术的飞速发展,自然、简单、非接触式的手势识别在人机交互方面备受青睐。动态的手势识别一直是人机交互领域研究的热点与难点,深度传感器的出现为手势识别的研究提供了更加鲁棒的数据。为了解动态手势的发展现状,在广泛调... 随着计算机技术的飞速发展,自然、简单、非接触式的手势识别在人机交互方面备受青睐。动态的手势识别一直是人机交互领域研究的热点与难点,深度传感器的出现为手势识别的研究提供了更加鲁棒的数据。为了解动态手势的发展现状,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,对基于深度信息的动态手势从手势分割、手势建模、特征提取、手势识别4个方面进行阐述,介绍动态手势识别相关的应用领域,并对其中存在的难点与问题进行讨论。 展开更多
关键词 人机交互 动态手势识别 深度信息 手势分割 特征提取
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基于加速度传感器的手势识别系统 预览 被引量:1
8
作者 丁利琼 程鹏 潘泽云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A02期279-281,295共4页
在基于手势的人机交互中,个体的差异性导致同一手势数据存在一定的差异性和不稳定性。针对这一问题,设计实现了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别系统。首先,由微机电系统加速传感器采集手势数据;其次,根据手势的运动学特征,采用... 在基于手势的人机交互中,个体的差异性导致同一手势数据存在一定的差异性和不稳定性。针对这一问题,设计实现了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别系统。首先,由微机电系统加速传感器采集手势数据;其次,根据手势的运动学特征,采用阈值差分法对连续的手势数据进行自动定位截取,并对截取出的数据进行预处理和特征提取;最后,利用导数动态时间规整(DDTW)算法完成对特定手势的实时识别。为测试系统对个体差异性的适应效果,构建了个体依赖和非个体依赖两个测试模型,测试结果显示,所述系统实现了96.9%的个体依赖识别率和94.8%的非个体依赖识别率,说明该系统能准确识别手势且具有很好的个体无关性,可用于连续动态手势识别。 展开更多
关键词 人机交互 模板匹配 加速度传感器 动态手势识别 导数动态时间规整
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基于Kinect手势识别的应用研究 预览
9
作者 王攀 官巍 《计算机与数字工程》 2018年第8期1659-1663,共5页
论文针对人机交互领域中动态手势识别问题,利用Kinect传感器获取手势的深度图像,进而追踪人体手部骨骼的关键节点。利用多项式时间算法减少了DTW算法中最佳匹配过程中的冗余计算,然后将提取的手部特征序列模板与参考序列模板进行最佳匹... 论文针对人机交互领域中动态手势识别问题,利用Kinect传感器获取手势的深度图像,进而追踪人体手部骨骼的关键节点。利用多项式时间算法减少了DTW算法中最佳匹配过程中的冗余计算,然后将提取的手部特征序列模板与参考序列模板进行最佳匹配,得出两序列模板之间的最优规整路径(即两序列的相似度),进而得到有效的识别结果。最后将手势识别方法运用到视力检测中,实现了基于手势的视力测试平台,改变了传统视力测试的方式,提高了人机交互的体验。 展开更多
关键词 动态手势识别 Kinect传感器 DTW算法
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基于奇异值分解和隐Markov模型的动态手势识别 预览
10
作者 蒋海军 谢钧 +1 位作者 段国仑 王根春 《信息技术与网络安全》 2018年第1期106-110,共5页
提出了基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)特征矩阵压缩和隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的动态手势识别方法。该方法通过SVD对特征矩阵进行时间维度的压缩,然后通过HMM的方法对提取的动态手势进行识别... 提出了基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)特征矩阵压缩和隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的动态手势识别方法。该方法通过SVD对特征矩阵进行时间维度的压缩,然后通过HMM的方法对提取的动态手势进行识别。通过对特征矩阵压缩可以显著地减少训练HMM的迭代计算量,提高模型的训练效率。采用LeapMotion体感控制器追踪并提取自定义的10个阿拉伯数字的动态手势特征。实验验证结果表明,该方法对这些动态手势在当前有限样本条件下的总识别率均在96%以上。 展开更多
关键词 动态手势识别 Leap MOTION 奇异值分解 隐MARKOV模型
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一种基于字典学习的动态手势识别方法 预览
11
作者 郭莹 毕思曼 《微处理机》 2018年第6期21-29,共9页
为提高动态手势的实时性和识别率,提出一种基于字典学习的识别方法,该方法直接对跟踪到的手势轨迹进行操作,省却了传统方法的特征提取过程。其核心是将动态手势的分类识别问题转化为训练样本的字典构造和学习问题,并基于类别的字典学习... 为提高动态手势的实时性和识别率,提出一种基于字典学习的识别方法,该方法直接对跟踪到的手势轨迹进行操作,省却了传统方法的特征提取过程。其核心是将动态手势的分类识别问题转化为训练样本的字典构造和学习问题,并基于类别的字典学习方式获得一个经过优化的过完备字典,实现了可随时根据需要进行手势样本类别的添加或删除,从而降低了计算成本和识别时间,提高实时性。考虑到在识别中不同的动态手势甚至是相同动态手势的不同实例都有可能具有不同的动作幅度和速度这一难点,为每一类动态手势添加一个唯一的类别标签并通过预先设定的判别性稀疏编码将标签信息和字典的原子项紧密的联系在一起,使得来自同一类别的动态手势具有相似的稀疏编码,而来自不同类别的动态手势具有不同的稀疏编码,从而提高了动态手势识别的准确率。在自定义的10类动态手势集上进行了测试,实验结果表明,与现有的一些识别方法相比,本方法具有更高的识别率和更快的识别时间。 展开更多
关键词 动态手势识别 稀疏编码 字典学习
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结合手势二进制编码和类-Hausdorff距离的手势识别 预览 被引量:2
12
作者 冯志全 杨学文 +4 位作者 徐涛 刘弘 吕娜 杨晓辉 徐治鹏 《电子学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期2281-2291,共11页
针对目前动态手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,并解决手势识别的实时性问题,提出一种基于手势二进制编码和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先,把分割好的手势图像进行标准化处理,求出标准化图像中的手势主方向,建... 针对目前动态手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,并解决手势识别的实时性问题,提出一种基于手势二进制编码和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先,把分割好的手势图像进行标准化处理,求出标准化图像中的手势主方向,建立二维手势直角坐标系,提取空间手势特征;其次,根据前五帧手势图像中手势像素点个数的变化量识别出动态手势类型;然后,用手势二进制描述子从动态手势类型中再筛选出可能的候选手势集合;最后,用类-Hausdorff距离模板匹配方法从候选手势集合中识别出最终手势.主要创新点在于:提出的动态手势类型识别和手势二进制描述子匹配的方法,大大缩短了动态手势识别的时间;提出的结合手势主方向的类-Hausdorff距离方法,不仅对旋转、平移和缩放手势具有不变性,而且对区分度较小的手势也具有较高的识别准确率.实验结果表明,在光照相对稳定的条件下,该方法能够实时准确的实现动态手势识别,总体识别率达到95%以上,对发生缩放的手势识别率能达到92%以上,对发生旋转的手势识别率能达到87%以上.本文算法已经在一个基于手势的人机交互界面中得到应用. 展开更多
关键词 动态手势识别 手势主方向 动态手势类型识别 手势二进制描述子 类-Hausdorff距离
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利用均值漂移算法的动态手势识别方法 预览
13
作者 李荣 《信息与电脑》 2017年第12期93-95,共3页
针对运动手势的动作识别问题,提出了利用均值漂移算法的动态手势识别方法。首先,利用均值漂移算法跟踪捕获手势动作;然后,对样本手势数据进行滤波和处理以选择最佳手势;最后,利用SVM进行手势识别。实验结果表明,提出的方法在运动流方面... 针对运动手势的动作识别问题,提出了利用均值漂移算法的动态手势识别方法。首先,利用均值漂移算法跟踪捕获手势动作;然后,对样本手势数据进行滤波和处理以选择最佳手势;最后,利用SVM进行手势识别。实验结果表明,提出的方法在运动流方面的手势识别率达到80%以上,效果非常乐观。同时,随机挑选了一个测试集,与其他方法进行比较,也证实了提出方法的优越性。 展开更多
关键词 动态手势识别 均值漂移 序列对比算法 人机交互 支持向量机
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基于Kinect手势识的研究与应用 预览 被引量:4
14
作者 黄文静 马力 《电子设计工程》 2017年第24期166-169,共4页
针对动态手势识别的问题,首先利用Kmect传感器获取手势的深度图像,结合彩色图像和深度图像对手势进行分割.然后将提取的手势特征作为隐马尔科夫模型的输入,在实验过程中提出对隐马尔科夫模型参数进行调优,进而提高动态手势识别率.最后... 针对动态手势识别的问题,首先利用Kmect传感器获取手势的深度图像,结合彩色图像和深度图像对手势进行分割.然后将提取的手势特征作为隐马尔科夫模型的输入,在实验过程中提出对隐马尔科夫模型参数进行调优,进而提高动态手势识别率.最后将优化后的手势识别的方法运用于三维地球仿真系统中,利用传感器获取的人体骨骼信息,实现了手势对平台进行实时控制,并具有较高的准确率和识别率,大大提高了人们的交互体验. 展开更多
关键词 动态手势识别 KINECT 隐马尔科夫模型 图像分割
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利用轨迹模板匹配方法的实时动态手势识别 预览 被引量:1
15
作者 彭露茜 姚加飞 《单片机与嵌入式系统应用》 2017年第8期17-20,共4页
利用混合高斯模型进行运动检测,分割出运动前景,采用粒子滤波器结合皮肤椭圆模型进行手势跟踪,获得手势中心点运动轨迹,在此基础上提出利用轨迹模板匹配方法进行动态手势识别。该方法利用基本的几何和三角函数就能完成手势运动轨迹... 利用混合高斯模型进行运动检测,分割出运动前景,采用粒子滤波器结合皮肤椭圆模型进行手势跟踪,获得手势中心点运动轨迹,在此基础上提出利用轨迹模板匹配方法进行动态手势识别。该方法利用基本的几何和三角函数就能完成手势运动轨迹的定义和识别,不需要选择特征或训练样本。实验结果表明,该算法能够实现实时动态手势识别。 展开更多
关键词 轨迹模板匹配 动态手势识别 皮肤椭圆模型 粒子滤波器
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基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别 预览 被引量:3
16
作者 刘权 陈一民 +2 位作者 高明柯 李启明 黄晨 《计算机应用与软件》 2017年第2期198-202,213共6页
基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,针对手势普适性与识别率问题,在改进隐马尔可夫模型学习机制的基础上提出一种新的基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别方法。该方法首先采用几何特征法识别静态手姿以确定... 基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,针对手势普适性与识别率问题,在改进隐马尔可夫模型学习机制的基础上提出一种新的基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别方法。该方法首先采用几何特征法识别静态手姿以确定动态手势起始点与结束点,然后基于角度对动态手势轨迹进行特征提取与分类,并引入修正的重估方法计算隐马尔可夫模型参数,最后在对非定义手势识别的基础上自动学习更新隐马尔可夫模型,以提高动态手势识别率,并最终实现对26个小写字母的动态手势识别。实验结果表明,所提出的动态手势识别方法具有良好的自适应性与精确性。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 Leap MOTION 动态手势识别 特征提取
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基于人体手臂关节信息的非接触式手势识别方法 预览 被引量:6
17
作者 于乃功 王锦 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期361-368,共8页
为了实现在复杂环境中对连续动态手势的识别,以人体固有的手臂关节之间的约束关系及特定手势在三维空间的运动轨迹为特征,提出了一种非接触式手势识别方法.首先,通过Kinect传感器获取人体手臂关节的三维数据;然后,对手势轨迹进行... 为了实现在复杂环境中对连续动态手势的识别,以人体固有的手臂关节之间的约束关系及特定手势在三维空间的运动轨迹为特征,提出了一种非接触式手势识别方法.首先,通过Kinect传感器获取人体手臂关节的三维数据;然后,对手势轨迹进行分割,并将具有三维空间特征的手势轨迹转化为一维的手势轨迹;最后,将手势预判断过程与改进的动态时间规整(dynamic time warp,DTW)算法相结合,实现对动态手势的快速高效识别.实验结果表明:该方法对具有时空连续特征的动态手势识别率较高,在复杂背景和不同光照环境中都有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 动态手势识别 手势轨迹 动态时间规整
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改进的LB算法在动态手势识别中的应用 被引量:1
18
作者 贺霄琛 韩燮 李顺增 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第4期55-59,共5页
为了提高动态手势识别中的匹配效率,提出一种改进的LB算法.首先,对采集手势深度信息进行实时分割,并使用一种新的特征提取方法对手势进行描述.然后,引入锚定距离的概念,并将其应用到LB算法当中,同时进行分类和识别.最后,分别... 为了提高动态手势识别中的匹配效率,提出一种改进的LB算法.首先,对采集手势深度信息进行实时分割,并使用一种新的特征提取方法对手势进行描述.然后,引入锚定距离的概念,并将其应用到LB算法当中,同时进行分类和识别.最后,分别对比其他两种相关算法的执行时间,以及改进LB算法的识别率.实验结果表明,提出的方法在不影响识别率的情况下,对算法执行效率有了很大的提升. 展开更多
关键词 动态手势识别 手势分割 锚定距离 DTW LB
一种改进的DTW动态手势识别方法 被引量:3
19
作者 李凯 王永雄 孙一品 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第7期1600-1603,共4页
为了提高实时性和准确性,提出一种改进的动态时间规整算法(Dynamic Time Warping-DTW),用于度量手势运动轨迹的相似性,实现了快速的精确动态手势识别.首先,通过Kinect2传感器实时地获取人体骨架的关节点坐标和手部的形状数据,然后构... 为了提高实时性和准确性,提出一种改进的动态时间规整算法(Dynamic Time Warping-DTW),用于度量手势运动轨迹的相似性,实现了快速的精确动态手势识别.首先,通过Kinect2传感器实时地获取人体骨架的关节点坐标和手部的形状数据,然后构造矢量特征描述手的运动轨迹,运用动态时间规整方法进行模板匹配,并对特殊手势进行精确的二次分类,实现了基于轨迹匹配的快速动态手势识别.实验证明:该方法识别准确度高,实时性好,对光照强度和复杂背景干扰有很强的鲁棒性. 展开更多
关键词 动态手势识别 模板匹配 DTW 分类
基于加速度传感器的连续动态手势识别 预览 被引量:10
20
作者 陈鹏展 罗漫 李杰 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第1期39-42,共4页
针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法。通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构... 针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法。通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构建隐马尔可夫模型(HMM)以实现对特定手势的实时识别。通过设计实现了一种可穿戴手势信号采集硬件原型系统,对10类手势的1000个手势数据进行识别对比实验,统计结果表明:该方法可以对连续手势进行实时有效的识别。 展开更多
关键词 动态手势识别 加速度传感器 隐马尔可夫模型 特征提取
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