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多信息融合的运动手掌分割及手势识别(英文)

潘伟; 程思; 吴垠 厦门大学人工智能研究所
  • 人机交互
  • 手掌分割
  • 手势识别
  • 多信息融合

摘要:在本文中,我们提出了一种基于多信息融合和部分连接神经网络的运动手掌分割及手势识别的算法。该算法是创新性融合了光流、深度和边缘三方面的综合信息,对潜在运动手掌区域进行定位与分割。然后应用部分连接神经网络PARCONE对所得的分割图片进行手掌的识别,最后分析所得手掌的运动轨迹和相应的运动方向,从而对手势进行准确的分类。该方法能够有效的处理多人运动背景及半遮挡环境下的手势识别。实验结果表明,在人机交互过程中,运动手掌分割和手势识别的准确率分别在84.3%和95.4%以上。

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