基于深度图像信息的手语识别算法

杨全; 彭进业

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基于深度图像信息的手语识别算法

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为了实现手语视频中手语字母的准确识别,提出了一种基于DI_CamShift和手语视觉单词(SLVW)的手语识别算法.首先采用Kinect获取手语字母手势视频及其深度信息;然后通过计算获得深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置,计算搜索窗口对手势跟踪;进而使用基于深度积分图像的Ostu算法分割手势并提取其尺度不变特征转换(SIFT)特征;最后构建SLVW词包并用支持向量机(SVM)进行识别.单个手语字母最好识别率为99.67％,平均识别率96.47％.

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来源
《计算机应用》 |2013年第10期|2882-2885|共4页
作者
杨全; 彭进业;
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作者单位

西北大学信息科学与技术学院;

西安710127;

西北大学信息科学与技术学院;

西安710127;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
DI_CamShift; 手语视觉单词; Kinect; 深度图像; 尺度不变特征转换; 手语识别;

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