【摘 要】
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针对肤色识别容易受到环境、光照、类肤色等复杂背景干扰的问题,提出了一种基于深度图像的手势识别方法。该方法首先通过Kinect深度摄像头获取深度图像,再利用开源库OpenNI获
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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针对肤色识别容易受到环境、光照、类肤色等复杂背景干扰的问题,提出了一种基于深度图像的手势识别方法。该方法首先通过Kinect深度摄像头获取深度图像,再利用开源库OpenNI获得手部的粗略位置,根据手部位置的距离值对手势进行深度阈值分割,同时跟踪手部。利用OpenCV相关函数对分割后的图像进行形态学预处理,获得手的外部轮廓坐标,根据手的重心及指尖到重心的距离得到指尖坐标并对三个常用交互手势“石头”、“剪刀”、“布”进行分类。该方法所使用的特征简单,识别的实时性好,有较好的鲁棒性,为人机交互提供了一种方法。
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