基于多传感器信息检测和融合的手语手势识别研究.docx

基于多传感器信息检测和融合的手语手势识别研究
摘要
手语是聋哑人沟通的一种重要方式，手势识别技术可以帮助聋哑人与非聋哑人之间的交流。然而，传统的手势识别方法存在诸多问题，如光照变化、遮挡和复杂背景等。为了克服这些问题，本文提出了一种基于多传感器信息检测和融合的手语手势识别方法。首先，通过使用多个传感器，如RGB摄像头、深度摄像头和惯性测量单元，可以获取丰富的手势信息，提高识别的准确性。其次，利用光流法和形态学运算等技术，可以有效地检测和提取手势中的关键特征。最后，采用融合方法将多个传感器的信息进行融合，进一步提升识别的准确性和鲁棒性。实验证明，提出的方法在不同光照和遮挡条件下，都能够实现准确的手语手势识别。
关键词：手语手势识别，多传感器，信息检测，信息融合
1.引言
手语是一种重要的非语言沟通方式，被广泛应用于聋哑人之间的交流。然而，手语的理解和识别对于非聋哑人来说并不容易。因此，手势识别技术的发展对于聋哑人和非聋哑人之间的沟通具有重要意义。
传统的手势识别方法通常基于计算机视觉技术，如特征提取、运动分析和模式识别等。然而，这些方法存在一些问题，如对光照变化和遮挡敏感，对复杂背景不适应等。为了解决这些问题，一种基于多传感器信息检测和融合的手语手势识别方法被提出。
2.多传感器信息检测
多传感器信息检测的目的是通过多个传感器获取丰富的手势信息，提高手势识别的准确性。本文采用了RGB摄像头、深度摄像头和惯性测量单元作为多个传感器。
RGB摄像头可以获取手势的颜色和纹理信息，用于检测手势的形状和动作。深度摄像头可以获取手势的深度信息，用于检测手势的距离和接近度。惯性测量单元可以获取手势的加速度和角速度信息，用于检测手势的速度和轨迹。
3.手势关键特征提取
手势关键特征提取的目的是通过图像处理和信号处理技术，从多传感器信息中提取手势的关键特征。本文采用了光流法和形态学运算等技术。
光流法可以通过计算连续帧之间的像素位移，提取手势的运动信息。形态学运算可以通过图像的腐蚀和膨胀操作，提取手势的形状和结构信息。
4.信息融合
信息融合的目的是将多个传感器的信息进行融合，进一步提升手势识别的准确性和鲁棒性。本文采用了融合方法。
融合方法可以通过加权平均、逻辑融合和决策融合等方式，将多个传感器的信息进行融合。融合的结果可以综合考虑多个传感器的信息，从而得到更准确和可靠的手势识别结果。
5.实验结果
本文通过实验验证了提出的多传感器信息检测和融合的手语手势识别方法的有效性。
实验结果表明，该方法在不同光照和遮挡条件下，都能够实现准确的手语手势识别。同时，该方法具有较高的鲁棒性，对于复杂背景和误检测的情况下，仍能够实现准确的手势识别。
6.结论
本文提出了一种基于多传感器信息检测和融合的手语手势识别方法，并通过实验证明了该方法的有效性。
该方法不仅能够提高手势识别的准确性，还能够提高鲁棒性，适应不同的识别环境。未来的研究可以进一步优化算法性能和应用范围，为聋哑人和非聋哑人之间的交流提供更好的支持。
参考文献
[1]Han,J.,Bhanu,B.(2005).3Dhumanmotionanalysis:Areview.ComputerVisionandImageUnderstanding,103(2),192-209.
[2]Zhu,Y.,Godil,A.(2009).Handgesturerecognitionusingmulti-sensorfusion.In:Proceedingsofthe13thInternationalConferenceonComputerAnalysisofImagesandPatterns,49-56.
[3]Chen,J.,Yang,J.,Yang,X.,Lin,S.(2012).Handgesturerecognitionusingdepthandcolorinformation.In:ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonRoboticsandBiomimetics,470-475.
[4]Zhang,Y.,Wang,J.,Ding,R.,etal.(2016).Handgesturerecognitionbasedonmulti-sensorfusion.In:Proceedingsofthe2ndInternationalConferenceonRoboticsandArtificialIntelligence,282-287.