宋晓娜
- 作品数：3 被引量：58H指数：2
- 供职机构：济南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学杰出青年基金山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 复杂背景下基于空间分布特征的手势识别算法被引量：53
- 2010年
- 为实现复杂背景下的手势识别,根据手势图像的区域形状特征提出一种基于手势空间分布特征的手势识别算法.利用复杂背景下基于亮度高斯模型的手势分割算法分割出肤色区域,利用"搜索窗口"筛选当前肤色区域实现手势定位,并提取包括空间相对密度特征和指节相对间距特征的手势空间分布特征,最后综合手势的2个手势特征向量计算总的相似性来识别手势.通过引入随机采样机制提高识别速度,并引入搜索窗口机制实现肤色干扰时的手势识别.实验结果表明,在环境光照相对稳定的条件下,文中算法能够实现鲁棒的实时手势识别,且具有很好的旋转、平移、缩放不变性,对于差异较大的手势识别率高达98%.
- 杨波宋晓娜冯志全郝晓艳
- 关键词：手势识别手势分割随机采样空间分布特征不变性
- 基于粒子滤波器的运动人手3D跟踪被引量：1
- 2010年
- 为改善基于粒子滤波算法的运动人手跟踪精度,结合高斯分布改进粒子滤波算法的采样过程.利用第k帧手势的帧图像信息和k-1帧手势的量测值恢复第k帧手势的量测值,按照高斯分布进行粒子采样,并根据手势特征点信息与手势的观测值衡量采样粒子的权重,调整粒子分布,然后根据运动过程中各个关节的预测值和真实值更新高斯分布的均值、方差,产生更接近真实状态的粒子.为验证算法的有效性,分别从跟踪精度和平均运行时间2个方面进行了大量对比实验.结果表明:与传统的粒子滤波算法相比,改进后的粒子滤波算法可以运用较少的粒子数达到较高的跟踪精度,节省了时间开销.引入高斯分布后,缩小了跟踪过程中手势真实解的搜索范围,避免了"维数灾难".
- 李毅冯志全杨波宋晓娜
- 关键词：粒子滤波高斯分布采样
- 基于认知模型的运动人手三维跟踪方法研究
- 通过视觉计算对视频图像序列中的运动人手的姿态进行估计、3D跟踪，是人机交互(Human Comouter Interaction, HCI)研究中的一个基础性和关键性的课题，主要涉及到计算机视觉、人机交互理论、预测估计方...
- 宋晓娜
- 关键词：手势识别人机交互视频图像
- 文献传递
