提出了一套基于指势的识别系统,引入OPENCV计算机视觉库,为系统软件的设计及实现提供了便捷的代码。不同于以往方法依赖于正对摄像头(垂直)投影的限制,该系统能够在任意倾斜角度情况下进行指势识别。其基本方法包含肤色检测、大量连续...提出了一套基于指势的识别系统,引入OPENCV计算机视觉库,为系统软件的设计及实现提供了便捷的代码。不同于以往方法依赖于正对摄像头(垂直)投影的限制,该系统能够在任意倾斜角度情况下进行指势识别。其基本方法包含肤色检测、大量连续微移动(Consecutive Count of Micro Movements,CCMM)算法和图像降噪及轮廓提取的预处理部分,然后运用k值法进行指尖及指蹼点的检测。最后,由决策树算法识别出手指指尖和指蹼点构成的简单指势的特定含义。该系统运行稳定,运行速率较快,平均识别率高达95.05%,并包含了参数调试功能,适用范围较广。展开更多
文摘提出了一套基于指势的识别系统,引入OPENCV计算机视觉库,为系统软件的设计及实现提供了便捷的代码。不同于以往方法依赖于正对摄像头(垂直)投影的限制,该系统能够在任意倾斜角度情况下进行指势识别。其基本方法包含肤色检测、大量连续微移动(Consecutive Count of Micro Movements,CCMM)算法和图像降噪及轮廓提取的预处理部分,然后运用k值法进行指尖及指蹼点的检测。最后,由决策树算法识别出手指指尖和指蹼点构成的简单指势的特定含义。该系统运行稳定,运行速率较快,平均识别率高达95.05%,并包含了参数调试功能,适用范围较广。
