【摘要】：游戲、手語識別、虛擬操作等諸多場景下,作為一種人機交互的媒介,手勢的價值日益凸顯。手勢的識別與分割也一直是計算機視覺領(lǐng)域的重要課題。近年來,深度攝像儀器發(fā)展迅速,為手勢識別研究打開了新的局面。目前,手勢分割算法的相關(guān)研究雖然取得了不錯的成果,卻也存在著一些局限。為此,我們提出了一種逐幀判斷手勢標簽分布概率進而分割連續(xù)手勢的實時算法。此外,不同于傳統(tǒng)的特征提取方案,在深度圖上,我們設(shè)計了一種基于隨機點與其相關(guān)點深度差值的特征提取方案。實驗時,該算法在one-shot-learning數(shù)據(jù)集CGD2011上取得了不錯的效果。然后,我們注意到,已有的手勢相關(guān)數(shù)據(jù)集的標簽標注方式存在著一些不足。為此,我們提出了為手勢序列進行更細粒度的標簽標注的思路,并設(shè)計了基于關(guān)節(jié)點信息與深度信息的特征提取方案,采用LSTM模型用于連續(xù)手勢的識別與分割。我們設(shè)計并錄制了數(shù)據(jù)集用于實驗,實驗結(jié)果證明,為手勢序列進行更細粒度的標簽標注更適用于連續(xù)手勢的識別,且我們的算法具有不錯的手勢識別效果。最后,我們將手勢識別算法應(yīng)用于虛擬試衣系統(tǒng)。虛擬試衣場景下,手勢是非常適用的人機交互方式。我們設(shè)計了簡單易識別的3個靜態(tài)手勢與4個動態(tài)手勢,并設(shè)計了實時的手勢識別算法,取得了不錯的效果。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2537950