文献类型：期刊文章

作　　者：宋一凡[1] 张鹏[1] 刘立波[1]

SONG Yi-fan;ZHANG Peng;LIU Li-bo(School of Information Engineering,Ningxia University,Yinchuan 750000,China)

机构地区：[1]宁夏大学信息工程学院

出　　处：《计算机科学》

基　　金：自然科学基金(61862050);宁夏智慧农业关键技术集成应用与示范项目(2017BY067);宁夏回族自治区重点研发项目(2018BBF02006);社会科学基金(16BTY111)资助

年　　份：2019

卷　　号：46

期　　号：S11

起止页码：570-574

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：人机交互系统是人与机器之间交流与信息传递的桥梁,随着计算机技术的迅速发展,使用鼠标、键盘等传统的人机交互技术已经不满足时代发展的需求,人们需要一种更快捷、更自然、更舒适的人机交互技术。基于手势的人机交互是人机交互系统的重要技术之一,传统的手势识别方法存在识别准确率不高、识别过程复杂等问题。针对上述缺陷,文中提出了一种基于深度学习的手势识别算法,该算法通过姿态估计对手势关节特征进行快速检测,利用卷积神经网络对关节特征图进行分类,克服了复杂背景中手势图像分割困难等问题,提高了识别结果的准确率。实验结果表明,该方法对各种手势不同尺度的表现具有很好的识别准确率,识别结果的准确率达到了98%。最后文中基于该算法设计了一个人机交互系统,并展示了手势识别在该人机交互系统中的应用。

关 键 词：姿态分析  深度学习  姿态预测  机器人 手势识别

分 类 号：TP242]