【摘 要】
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为解决现有手势识别方法易受外部环境干扰和特征提取繁琐的问题,提出一种基于IntelRealsense技术的深度图像手势识别的方法。根据SR300捕获的深度图像中获取的手部关节点和手
【机 构】
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山东科技大学电气与自动化工程学院,山东科技大学山东省机器人与智能技术实验室,山东大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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山东省重点研发计划基金项目(2016GSF201197);山东省高等学校科技计划基金项目(J16LB11)
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为解决现有手势识别方法易受外部环境干扰和特征提取繁琐的问题,提出一种基于IntelRealsense技术的深度图像手势识别的方法。根据SR300捕获的深度图像中获取的手部关节点和手指的信息,对这22个关节点进行几何建模;采用关节等效距离和手指伸直程度的特征,实现手势识别;将该方法应用到机械臂机器人的人机交互中去,成功实现抓取杯子到嘴边喝水等动作。实验结果表明,该方法特征简单,识别率高,通用性强,具有较强的鲁棒性。
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