实时手势识别与人机交互系统
计算机视觉与模式识别
2017-04-25 v1
摘要
在本项目中，我们设计了一个基于手势的实时人机交互系统。整个系统由三个部分组成：手部检测、手势识别以及基于识别的人机交互（HCI）；并实现了较高手势识别准确率下对鼠标和键盘事件的鲁棒控制。具体而言，我们使用卷积神经网络（CNN）来识别手势，使得仅使用一台廉价单目摄像头即可识别相对复杂的手势成为可能。我们引入卡尔曼滤波来估计手部位置，并基于该位置以稳定平滑的方式实现鼠标光标控制。在人机交互阶段，我们开发了一种简单策略以避免由噪声（主要为瞬态的错误手势）引起的误识别，从而提高交互的可靠性。所开发的系统具有高度可扩展性，可用于人与机器人或其他人机交互场景，支持比仅鼠标和键盘事件更复杂的命令格式。
引用
@article{arxiv.1704.07296,
title = {A Real-time Hand Gesture Recognition and Human-Computer Interaction System},
author = {Pei Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.07296},
year = {2017}
}