基于超像素分布與EMD度量的快速手勢識別算法.pdf

1、手勢識別是指通過計算機設備對手勢進行精確解釋，實現(xiàn)人與計算機的交互。手勢作為一種自然直觀的人類交流方式，將其運用到人機交互具有重要的理論意義和應用價值。
　　手勢識別的研究歷程大致可以分為三個階段，依次是基于數(shù)據(jù)手套手勢識別，基于視覺手勢識別以及基于深度手勢識別。隨著微軟Kinect深度傳感器的推出，學術界涌現(xiàn)了大量基于Kinect深度傳感器的手勢識別論文。本文在大量閱讀相關論文的基礎上，提出了一個利用Kinect傳感器基于超像素

2、分布和EMD(Earth Mover’s Distance)度量的快速手勢識別算法FSP-EMD。該算法充分利用了Kinect傳感器提供的彩色圖像、深度數(shù)據(jù)及骨骼點信息，大大提高了手勢識別的效率和準確性。該算法的主要內容是：
　　1)快速準確地檢測手勢。為加快手勢檢測，利用Kinect傳感器的穩(wěn)定骨骼追蹤功能定位手勢。將手勢分割劃分為手勢定位與手勢分割兩個階段。此外，本文提出一種新穎的深度區(qū)間包圍手勢的方法來分割手勢，該方法快速且

3、準確。
　　2)提取緊湊豐富的手勢特征。本文是基于超像素的手勢識別，以超像素分布描述和概括手勢特征。本文采用快速的SLIC算法生成超像素，并以六元組形式表示超像素，達到快速提取結構緊湊、內容豐富手勢特征的目的。
　　3)提出快速計算EMD距離子算法FC-EMD。本文采用EMD距離度量超像素分布間的距離，以EMD距離大小衡量圖像中手勢之間的相似性。并提出了快速計算EMD距離的FC-EMD子算法。該算法使得EMD計算的時間復雜度