【摘 要】
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针对动态手势识别的问题,首先利用Kmect传感器获取手势的深度图像,结合彩色图像和深度图像对手势进行分割.然后将提取的手势特征作为隐马尔科夫模型的输入,在实验过程中提出
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针对动态手势识别的问题,首先利用Kmect传感器获取手势的深度图像,结合彩色图像和深度图像对手势进行分割.然后将提取的手势特征作为隐马尔科夫模型的输入,在实验过程中提出对隐马尔科夫模型参数进行调优,进而提高动态手势识别率.最后将优化后的手势识别的方法运用于三维地球仿真系统中,利用传感器获取的人体骨骼信息,实现了手势对平台进行实时控制,并具有较高的准确率和识别率,大大提高了人们的交互体验.
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