基于可见光的环境自适应手势识别系统

基于可见光的环境自适应手势识别系统

TP391; 手势日益成为一种重要的人机交互方式,可在电子游戏、虚拟现实等场景中为用户提供更优质的体验.近年来,研究者探索利用不同感知技术实现手势识别,如射频信号、声学信号等.与之相比,利用可见光识别手势具有更强普适性.基本原理为:不同手势遮挡可见光会产生独特的阴影模式,通过光电传感器捕捉阴影变化即可实现手势识别.针对可见光手势识别面临的环境依赖难题,设计了一种基于光电传感器阵列的数字手势识别系统,提出了基于图像的阵列感知数据抽象表示模型,结合图像固有特性发掘不同传感器数据之间的时间和空间关联性,利用时空特征设计了基于CNN-RNN的环境自适应手势识别方法.为了验证所提方法的有效性,设计了环境...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:物联网学报 2023, Vol.7 (2), p.15-25
Hauptverfasser: 王柱, 张化磊, 胡千红, 於志文
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TP391; 手势日益成为一种重要的人机交互方式,可在电子游戏、虚拟现实等场景中为用户提供更优质的体验.近年来,研究者探索利用不同感知技术实现手势识别,如射频信号、声学信号等.与之相比,利用可见光识别手势具有更强普适性.基本原理为:不同手势遮挡可见光会产生独特的阴影模式,通过光电传感器捕捉阴影变化即可实现手势识别.针对可见光手势识别面临的环境依赖难题,设计了一种基于光电传感器阵列的数字手势识别系统,提出了基于图像的阵列感知数据抽象表示模型,结合图像固有特性发掘不同传感器数据之间的时间和空间关联性,利用时空特征设计了基于CNN-RNN的环境自适应手势识别方法.为了验证所提方法的有效性,设计了环境自适应手势识别系统Vi-Gesture,准确率相比基线方法提升10％以上.
ISSN:2096-3750
DOI:10.11959/j.issn.2096?3750.2023.00344