一种基于深度图像的DAG-SVMs数字手势识别方法

摘要

基于深度图像当然DAG—SVMs数字手势识别方法采用Kineet的骨骼追踪技术对人体手部关节进行跟踪，获取手部关节的深度坐标，将深度骨骼信息融合彩色信息进行手部分割。结合边缘长度矩与Hu不变矩作为数字手势的新特征。通过构建与优化DAG—SVMs分类器，实现了对数字手势的分类识别，仿真实验结果表明，采用基于深度图像的DAG—SVMs数字手势识别方法可以有效降低光照强度干扰，且平均识别率达到98％．