查询结果:   蒋美云,郭雷,徐梦珠.基于HOG算子的手型特征提取算法[J].计算机应用与软件,2015,32(12):326 - 329.
中文标题
基于HOG算子的手型特征提取算法
发表栏目
信息技术交流
摘要点击数
763
英文标题
HAND-SHAPE FEATURE EXTRACTION ALGORITHM BASED ON HOG
作 者
蒋美云 郭雷 徐梦珠 Jiang Meiyun Guo Lei Xu Mengzhu
作者单位
南京工业职业技术学院计算机与软件学院 江苏 南京 210023     
英文单位
School of Computer and Software, Nanjing Institute of Industry Technology, Nanjing 210023,Jiangsu,China     
关键词
手势识别 特征手型 HOG
Keywords
Gesture recognition Hand-shape feature HOG
基金项目
江苏省自然科学基金项目(BK2010 192)
作者资料
蒋美云,讲师,主研领域:人工智能。郭雷,副教授。徐梦珠,硕士生。 。
文章摘要
手型是动态手势的一个重要特征。已有的动态手势识别方法虽利用了手型信息,但是信息都隐含在数据中。对此提出一种动态手势中手型特征的提取算法。该算法能准确识别出动态手势中的手型特征。通过Kinect获取手部位置数据,计算手势样本的手局部图像的HOG(Histogram of Oriented Gradient)算子,通过统计手势过程中,临近帧的手局部图像的HOG算子的相似性,确定该样本的手型特征所在帧。实验结果显示,其手型特征识别平均正确率达到92.78%。
Abstract
Hand-shape is an important feature of dynamic gestures. Though existing dynamic gesture recognition methods make use of the hand-type information, the information is hided in the data. We propose a new extraction algorithm for hand-shape feature in dynamic gestures, which can accurately recognise the hand-shape feature in dynamic gestures. It gets hand position data with Kinect, and calculates the HOG operator of partial hand image of gestures sample. The frame where the hand-shape feature of the gestures sample is found can be determined through the similarity of the HOG operators of the partial hand image in near frames in the process of counting the hand-shapes. Experiments show that average correct rate of hand-shape feature recognition achieves 92.78%.
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