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基于Kinect深度图像信息的手势分割和指尖检测算法
被引量：
5
1
作者
徐鹏飞
张红英
《西南科技大学学报》
CAS
2014年第1期49-54,共6页
为克服传统二维彩色图像处理算法易受周围环境、光照变化、背景等因素的影响,提出利用Kinect深度图像信息,实现一种快速鲁棒的手势分割与指尖检测算法。首先,根据Kinect得到的深度信息对非人体部分图像进行筛选,得到包含人手的人体图像...
为克服传统二维彩色图像处理算法易受周围环境、光照变化、背景等因素的影响,提出利用Kinect深度图像信息,实现一种快速鲁棒的手势分割与指尖检测算法。首先,根据Kinect得到的深度信息对非人体部分图像进行筛选,得到包含人手的人体图像;然后对当前得到的人体图像进行直方图分析,计算能够区分人手与非人手的阈值,并通过该阈值对人体图像进行分割得到人手图像;最后,对人手图像进行形态学处理,计算掌心位置,并提取手部轮廓,结合人手轮廓关键几何特征对指尖进行有效检测。实验表明,该方法能够实时、有效地对指尖进行检测。
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关键词
体
感
相机
深度图像
手势分割
指尖检测
类间方差
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题名
基于Kinect深度图像信息的手势分割和指尖检测算法
被引量：
5
1
作者
徐鹏飞
张红英
机构
西南科技大学信息工程学院
出处
《西南科技大学学报》
CAS
2014年第1期49-54,共6页
基金
国防预研基金项目(B3120110005)
国家自然科学基金项目(60802040)
文摘
为克服传统二维彩色图像处理算法易受周围环境、光照变化、背景等因素的影响,提出利用Kinect深度图像信息,实现一种快速鲁棒的手势分割与指尖检测算法。首先,根据Kinect得到的深度信息对非人体部分图像进行筛选,得到包含人手的人体图像;然后对当前得到的人体图像进行直方图分析,计算能够区分人手与非人手的阈值,并通过该阈值对人体图像进行分割得到人手图像;最后,对人手图像进行形态学处理,计算掌心位置,并提取手部轮廓,结合人手轮廓关键几何特征对指尖进行有效检测。实验表明,该方法能够实时、有效地对指尖进行检测。
关键词
体
感
相机
深度图像
手势分割
指尖检测
类间方差
Keywords
Kineet
Depth image
Hand gesture segmentation
Fingertip detection
Inter - class variance
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kinect深度图像信息的手势分割和指尖检测算法
徐鹏飞
张红英
《西南科技大学学报》
CAS
2014
5
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