一种用于人体手势任务识别的动态建模框架

手势识别与手部运动追踪是基于手势的高级交互系统中的重要任务。本文中，我们提出采用滑动窗口滤波方法对数据手套传入的数据流进行采样，并采用决策树模型实时识别某蔬菜幼苗繁育设施手动嫁接操作中的手势。这些已识别手势的序列定义了正在进行的任务，有助于实时评估个体表现并识别瓶颈环节。本工作中使用了两对手套数据手套，可无线（即通过蓝牙）报告手指、手与手腕的位置。为评估所提框架性能，我们在多个番茄嫁接操作的实验室环境中开展了初步实验，多名受试者佩戴数据手套执行不同任务。结果显示，采用我们所提框架的实时手势识别平均准确率达91%。