文献类型：期刊文章

作　　者：于泽升[1] 崔文华[1] 史添玮[2]

机构地区：[1]辽宁科技大学电子与信息工程学院,鞍山114051 [2]辽宁科技大学国际金融与银行学院,鞍山114051

出　　处：《计算机科学》

基　　金：辽宁省教育厅基金项目(2016HZZD05)资助

年　　份：2016

卷　　号：43

期　　号：S2

起止页码：568-571

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决当前智能家居系统操作繁琐的问题,同时为获得更简单的控制方式,并增加用户的体验感受,研究了基于Kinect骨骼信息的手势识别技术,并将其融入至智能家居的人机交互系统中。在该系统中,用户可以自定义手势动作或语音实现家居设备的智能控制。使用了一种基于加权动态时间规整的模板匹配手势识别算法。通过Kinect的深度摄像头获取手势深度图像和骨骼图像数据,并采用加权动态时间规整算法进行识别。实验表明使用该算法实现手势识别是可行且有效的,且其最佳识别位置是在Kinect的正前方2~2.5m处,识别准确率达到96%左右。

关 键 词：KINECT 手势识别 加权动态时间规整算法  智能家居

分 类 号：TP391.41]