摘要: 针对现有的手势识别算法识别率低、鲁棒性弱的问题,提出一种基于Kinect骨架信息的交通警察手势识别方法。从Kinect深度图像中预测人体骨架节点的坐标位置,将节点的运动轨迹作为训练和测试的特征,结合距离加权动态时间规整算法和K-最近邻分类器进行识别。实验表明,在参数最优的情况下,该方法对八种交通警察手势的平均识别率达到98.5%,可应用于智能交通等领域。
刘 阳,尚赵伟. 基于Kinect骨架信息的交通警察手势识别[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(3): 157-161.
LIU Yang, SHANG Zhaowei. Traffic gesture recognition based on Kinect skeleton data[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(3): 157-161.