【摘 要】
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为实现特定环境下动态手势更为准确的识别，提出一种桌面环境下的自然人机交互的常见动态手势识别方法，包括“去”、“拿”、“移”、“放”、“回”、“这”等多种自然交互手势
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室,桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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广西科技计划课题基金项目(桂科AB17195053);广西自然科学基金项目(2017GXNSFAA198226);广西高校图像图形智能处理重点实验室研究课题基金项目(GIIP201602);广西可信软件重点实验室开放课题基金项目(KX201601);广西高校云计算与复杂系统重点实验室2015年度立项课题基金项目(15210);广西云计算与大数据协同创新中心开放课题基金项目(YD16E11);广
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为实现特定环境下动态手势更为准确的识别，提出一种桌面环境下的自然人机交互的常见动态手势识别方法，包括“去”、“拿”、“移”、“放”、“回”、“这”等多种自然交互手势。预处理每帧图像，结合高斯建模以及HSV肤色建模分割出手势，融合多帧图像的时序信息及空间信息，构造动态手势时空特征影像，基于卷积神经网络对特征影像进行训练与分类，基于统计分析对分类结果进行优化，实现对不同手势动作良好稳定的识别与分类。实验结果表明，该算法对桌面环境下上述常见动态手势有着良好稳定的识别和分类能力。
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