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公开(公告)号:CN103246891A
公开(公告)日:2013-08-14
申请号:CN201310204961.X
申请日:2013-05-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明请求保护一种基于Kinect的中国手语识别方法。通过Kinect获取手的深度信息和人体主要部位的骨骼关节点3D坐标信息;对获取的信息进行特征处理分别获得手型特征信息、位置特征信息和方向特征信息;对获得的手型、位置和方向特征信息分别采用不同的聚类算法获取手型基元、位置基元和方向基元,采用近邻法和欧氏距离作为相似性度量准则的模板匹配方法进行基元匹配,确定手语含义。所述方法有效的实现识别中大词汇量中国手语的目标,并且各类基元获取是相对独立的并行执行,可以实时识别中国手语。实施本发明能够对不同手语进行实时识别,方便中国聋哑人士利用该设备与他人进行有效的通信。
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公开(公告)号:CN103246891B
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201310204961.X
申请日:2013-05-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明请求保护一种基于Kinect的中国手语识别方法。通过Kinect获取手的深度信息和人体主要部位的骨骼关节点3D坐标信息;对获取的信息进行特征处理分别获得手型特征信息、位置特征信息和方向特征信息;对获得的手型、位置和方向特征信息分别采用不同的聚类算法获取手型基元、位置基元和方向基元,采用近邻法和欧氏距离作为相似性度量准则的模板匹配方法进行基元匹配,确定手语含义。所述方法有效的实现识别中大词汇量中国手语的目标,并且各类基元获取是相对独立的并行执行,可以实时识别中国手语。实施本发明能够对不同手语进行实时识别,方便中国聋哑人士利用该设备与他人进行有效的通信。
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