基于HOG算子的手型特征提取算法.PDFVIP

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基于HOG算子的手型特征提取算法.PDF

第 32卷第 12期    计算机应用与软件 Vol32No.12 2015年 12月   ComputerApplicationsandSoftware Dec.2015 基于 HOG算子的手型特征提取算法 蒋美云 郭 雷 徐梦珠 (南京工业职业技术学院计算机与软件学院 江苏 南京 210023) 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(HistogramofOrientedGradient)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%。 关键词  手势识别 特征手型 HOG 中图分类号 TP391    文献标识码 A    DOI:10.3969/j.issn.1000386x.2015.12.077 HANDSHAPEFEATUREEXTRACTIONALGORITHM BASEDONHOG JiangMeiyun GuoLei XuMengzhu (SchoolofComputerandSoftware,NanjingInstituteofIndustryTechnology,Nanjing210023,Jiangsu,China) Abstract  Handshapeisanimportantfeatureofdynamicgestures.Thoughexistingdynamicgesturerecognitionmethodsmakeuseofthe handtypeinformation,theinformationishidedinthedata.Weproposeanewextractionalgorithmforhandshapefeatureindynamic gestures,whichcanaccuratelyrecognisethehandshapefeatureindynamicgestures.ItgetshandpositiondatawithKinect,andcalculates theHOGoperatorofpartialhandimageofgesturessample.Theframewherethehandshapefeatureofthegesturessampleisfoundcanbe determinedthroughthesimilarityoftheHOGoperatorsofthepartialhandimageinnearframesintheprocessofcountingthehandshapes. Experimentsshowthataveragecorrectrateofhandshapefeaturerecognitionachieves92.78%. Keywords  Gesturerecognition Handshapefeature HOG Kinect是微软在 2009年推出的一款姿态传感输入设备,不仅可 0 引 言

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