基于三维骨骼信息的动态手势识别

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2021年第3期北京时间：

作者：熊鹏文

单位：熊鹏文,南昌大学 信息工程学院, 南昌, 330031,熊昆,南昌大学 信息工程学院, 南昌, 330031,张宇,南昌大学 信息工程学院, 南昌, 330031,holy_duke@163.com余斯吉,南昌大学 信息工程学院, 南昌, 330031

摘要：手势识别作为人机交互的有效手段，成为当前研究的热点话题.针对动态手势识别存在时空多变性、特征复杂性等问题，本文提出了一种基于三维骨骼信息的动态手势识别方法.动态手势具有时间上的差异性和复杂性，极大地影响了动态手势识别的准确率.因此，本文设计了一种动态手势关键帧提取算法，该算法可以提取动态手势关键部分，用于进一步的特征提取.另外，单独分类器的分类效果存在差异性，本文采用多个分类器同时对手势特征进行分类，充分利用了所提取的特征.同时，本文还提出了一种自适应融合算法，可以根据分类精度有效融合不同分类器，提高最终分类效果.最后，通过实验验证了本文提出的动态手势识别框架和方法的有效性.

关键词：骨骼信息;动态手势识别;关键帧;多分类器融合

基金资助：国家自然科学基金（61903175，61663027）；江西省主要学科学术和技术带头人项目（20204BCJ23006）；住房和城乡建设部2020年科学技术项目（2020-K-009）