Gesture-Recognition:使用Kinect数据进行手势识别-Chalearn Challenge 2013-源码
手势识别
使用Kinect数据进行手势识别-Chalearn Challenge 2013
大纲
该存储库包含我在塞萨利大学电气和计算机工程系攻读文凭学位期间进行的所有实验和实验
摘要本文着重于利用深度传感器来构建能够可靠地检测多个手势的分类器。 该数据库最初在Chalearn Gesture Challenge 2013中引入，包含20个手势的词汇表，并使用Kinect传感器构建，以捕获音频，视频，人体的骨骼关节和深度信息。 在本文中，我们主要利用骨骼形态来跟踪手和身体关节随时间的运动，并创建可以有效识别给定手势的模型。 这是通过创建一个姿势描述符来实现的，该姿势描述符包含骨骼矢量彼此之间形成的角度以及它们与躯干之间的距离。 通过计算这些指标，我们可以获得每个视频帧中人体姿势的虚拟地图。 分类过程利用上述特征将手势识别为身体姿势序列。 我们主要强调两个都训练隐马尔可夫模型的分类器。 最
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