【摘要】：針對(duì)基于Kinect深度信息分割的手勢往往包含手腕易造成后續(xù)手勢誤識(shí)別的問題,提出一種改進(jìn)深度信息的手勢分割與定位算法。首先,基于深度信息閾值限定在實(shí)驗(yàn)空間中檢測出手勢二值圖;然后,根據(jù)普通手勢特征,提出基于手勢端點(diǎn)檢測和可變閾值算法分割出準(zhǔn)確手勢。為得到穩(wěn)定的分割效果,對(duì)分割手勢進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,最后選取基于手勢重心坐標(biāo)和最大內(nèi)切圓圓心坐標(biāo)的聯(lián)合手勢定位法定位手勢。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該手勢分割方法比已有分割方法更準(zhǔn)確可靠,聯(lián)合手勢定位比Kinect軟件開發(fā)工具包骨骼數(shù)據(jù)定位和手勢重心定位穩(wěn)定,無奇異點(diǎn)。
[Abstract]:In order to solve the problem that gestures based on Kinect depth information segmentation often contain wrist error recognition, a gesture segmentation and location algorithm based on depth information is proposed. Firstly, the binary graph of gesture is detected in the experimental space based on the threshold of depth information, and then, according to the characteristics of ordinary gesture, an algorithm based on gesture endpoint detection and variable threshold is proposed to segment the accurate gesture. In order to obtain a stable segmentation effect, the morphological processing of the segmentation gesture is carried out. finally, the joint gesture positioning method based on the center of gravity coordinates and the maximum center coordinate of the inner tangent circle is selected to locate the gesture. The experimental results show that the gesture segmentation method is more accurate and reliable than the existing segmentation methods, and the joint gesture location is more stable than the Kinect software development kit bone data location and gesture center of gravity positioning, and there is no singularity.
【作者單位】： 國家信息無障礙研發(fā)中心(重慶郵電大學(xué));
【基金】：重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ130512)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2495188