基于Kinect的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)
關(guān)鍵詞：kinect v2傳感器 動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別 未定義手勢(shì) 識(shí)別率
摘要：為解決隱馬爾科夫模型(HMM)算法在動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別中存在的準(zhǔn)確率不高、容易受未定義手勢(shì)的干擾、難以適應(yīng)復(fù)雜背景等問(wèn)題,本文提出了一種基于Kinect V2傳感器改進(jìn)的HMM動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法。該方法進(jìn)行手勢(shì)分割后,以質(zhì)心運(yùn)動(dòng)軌跡正切角的值進(jìn)行均勻量化編碼,通過(guò)設(shè)置概率閾值模型及編碼的種類來(lái)排除未定義手勢(shì)、進(jìn)行動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別,并對(duì)比不同實(shí)驗(yàn)環(huán)境下的識(shí)別效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的HMM算法有效地排除了多種未定義手勢(shì),能夠適應(yīng)復(fù)雜背景和黑暗條件,而且能夠提高對(duì)已定義手勢(shì)的識(shí)別率。
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