基于HOG算子的手型特征提取算法.PDFVIP

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