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基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Gesture feature extraction and recognition based on acceleration track
作者:
刘蓉;刘家祺;刘红
作者机构:
华中师范大学物理科学与技术学院, 武汉, 430079
华中师范大学计算机学院, 武汉, 430079
[刘蓉; 刘红] 华中师范大学物理科学与技术学院, 武汉, 430079
[刘家祺] 华中师范大学计算机学院, 武汉, 430079
语种:
中文
关键词:
手势识别;加速度传感器;非负矩阵分解;隐马尔可夫模型;人机交互
关键词(英文):
accelerometer;non-negative Matrix factorization(NMF);discrete hidden Markov model(DHMM);human-computer interaction
期刊:
计算机应用研究
ISSN:
1001-3695
年:
2017
卷:
34
期:
3
页码:
924-927
基金类别:
国家科技支撑计划资助项目(2015BAK33B03);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
物理科学与技术学院
计算机学院
摘要:
针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题,提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法。通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号,经过实时有效手势动作分割后,将加速度数据转换为手势轨迹图像,并用非负矩阵分解对手势加速度轨迹图像提取特征向量,最后构建离散隐马尔可夫模型实现目标手势识别。加速度手势轨迹图像转换及采用非负矩阵分解的特征提取方法将未知手势轨迹特征转换为低维子特征序列,降低了计算复杂度,实验表明,该方法能有效识别手势动作。
摘要(英文):
There exits high computational complexity and time complexity on accelerometer-based gesture recognition. This paper proposed a gesture NMF features extraction and recognition scheme based on acceleration tracks. First of all,it captured the gesture acceleration data by a Wiimote controller,after real-time gesture segmentation by using the gesture segmentation algorithm based on slope threshold and error threshold of fitting lines,and transformed the gesture acceleration data into gesture track images,it used non-negative matrix factorization for extracting feature vectors,and used discrete hi...

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