基于双通道异构传感器融合的手势识别方法

摘要

为了捕捉用于动态手势识别的完整手势运动序列，需要同步获取手掌空间位置变化和手掌姿态变化两部分信息，而现有的单一传感器都由于自身的限制而难以实现。因此，提出一种基于双通道异构传感器深度摄像头和陀螺仪融合的动态手势协同识别模型，该模型同时从手掌空间位置的变化和姿态的变化两方面获取完整的手势运动数据，通过数据预处理、基于互信息的特征层融合和分类识别，提高手势识别效率和准确率。通过对数字手势0-9和小写英文字母手势a-z的识别实验结果表明，提出的动态手势协同识别模型能够在有效降低特征向量维数和计算复杂度的同时，提高手势识别的准确率。