一种基于融合多传感器信息的手语手势识别方法
阳平
陈香
李云
王文会
杨基海
1.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,2300272.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,2300273.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,2300274.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,2300275.中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,230027
摘要：目的 针对ACC,Camera和SEMG 3种低成本传感器检测到的手势动作信息,提出1种基于关键帧和(N)模糊积分决策级融合的手势识别方法.方法 首先依据关键帧思想对手势图片固定采样后,提取不变矩( Hu Moments)、面积、质心等简单的视觉特征,其次使用NN分类器完成肌电信息手势识别,HMM分类器完成加速度和图像信息的手势识别,最后采用(N)模糊积分完成3类信息匹配结果的决策级融合.结果 受试者(4名)开展201个高频手语词单人和多人实验,取得了很好的分类正确率(单人99％以上,多人98％左右).相对于我们前期的研究成果,采用本文提出的方法可使多人实验的分类准确率提高约10％,且使识别效率有很大提高.结论 本文提出的方法可有效融合多传感器捕获的互补手势动作信息,具有更好的用户鲁棒性和实时性.
关键词：手语识别关键帧不变矩隐马尔科夫(N)模糊积分
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助(WK2100230002;WK2100230005)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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