本文選題：交通指揮　切入點(diǎn)：三維手勢圖像　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年11期

【摘要】：針對采用當(dāng)前方法進(jìn)行交通指揮中三維手勢圖像識別時(shí),無法提取不同類型的手勢特征,存在三維手勢圖像識別精度低的問題。為此,提出基于Kinect骨架數(shù)據(jù)的交通指揮中三維手勢圖像識別方法。該方法先利用Kinect體感攝像機(jī)得到手勢關(guān)節(jié)點(diǎn)三維坐標(biāo),通過計(jì)算手部區(qū)域的位置的夾角,提取不同類型的手勢輪廓特征,得到手勢輪廓的二值圖像,給出手勢特征相似性判別函數(shù),在此基礎(chǔ)上采用差分檢測方法檢測出相互匹配的手勢序列,對相匹配的手勢序列進(jìn)行校準(zhǔn),依據(jù)其結(jié)果完成對交通指揮中的三維手勢圖像識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法識別精度和所需時(shí)間相比傳統(tǒng)識別方法較高,大幅度地提升了交通指揮中三維手勢圖像的質(zhì)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.
【作者單位】： 湖北工業(yè)大學(xué)工業(yè)設(shè)計(jì)學(xué)院;
【分類號】：TP391.41;U495

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本文編號：1712250