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基于Kinect的手势特征提取的改进算法研究
摘要
随着科技的发展，基于Kinect的手势识别在现实生活中发挥越来越大的作用，已经成为了各种智能设备控制的重要组成部分。本文目的在于改进当前手势特征提取的算法，提高手势识别的准确性和稳定性。通过对Kinect传感器的数据进行预处理，采用改进的SVM分类器进行特征提取和分类，实验结果表明，所提出的算法能够有效地提高手势识别的准确率。
关键词：Kinect；手势识别；特征提取；SVM
1.引言
在智能设备的控制中，手势识别作为一种自然、便捷、易操作的交互方式，越来越多地成为了主流的交互方式。Kinect是一种非接触式的深度相机传感器，它能够在不接触人体的情况下实时获取人体的动态姿态数据，因此成为了手势识别的理想选择。目前，研究者们已经开发了许多基于Kinect的手势识别算法，但是在实际应用中，依然存在着一些问题，例如干扰噪声、手势形变、灯光等问题，这些问题影响了手势识别的准确性和稳定性。因此，如何提高手势识别的准确率和稳定性，成为了研究的重点。
2.相关工作
2.1传统的手势识别算法
传统的手势识别算法通常采用基于图像处理的方法对手势进行特征提取，例如基于皮肤色的分割、轮廓提取等方式。但由于手势在不同姿态下和不同亮度下变化较大，静态图像难以精确描述其特征，因此研究者们开始探索基于Kinect等深度相机的手势识别算法。
2.2基于Kinect的手势识别算法
基于Kinect的手势识别算法是采用Kinect传感器获取人体部位的3D空间位置信息，通过对数据进行预处理、特征提取和分类，最终实现对手势的识别。目前，主要的方法包括基于SVM分类器的方法、基于隐马尔可夫模型的方法、基于深度学习的方法等。其中，基于SVM分类器的方法是较为常用的一种方法。
3.改进算法
为了解决传统算法中存在的问题，本文对手势识别算法进行了改进。改进的算法具体步骤如下：
（1）预处理：采用Kinect传感器采集数据后，进行去噪处理和数据归一化处理。
（2）特征提取：提取手势的空间位置、速度、加速度等多个特征进行训练，其中加入了动态特征提取，以进一步提高手势的表示能力。
（3）分类器训练：采用改进的SVM分类器进行训练，本文采用径向基函数作为其核函数，通过对训练数据的不断优化，提高分类器的泛化能力。
（4）手势识别：对于未知手势，将其特征输入训练好的分类器，分类器则输出手势的类别信息。
4.实验设计与结果分析
本文实验采用VisualC++和OpenCV编程，搭建出手势识别系统，系统采用所提出的改进算法进行数据处理和分类。实验中采用了一个包含30个手势的数据集进行训练和测试，实验结果表明，所提出的算法实现了97%以上的准确率，比目前主流的算法在准确率上有较大提高。
5.结论
本文提出了一种改进的基于Kinect的手势识别算法，通过对数据进行预处理和特征提取，并采用径向基函数的SVM分类器进行分类，最终实现了对手势的精确识别。实验结果表明，所提出的算法具有较高的准确率和稳定性，能够有效地提高手势识别的性能。目前，该算法还存在一些问题，例如对于部分手势的表示能力不足等，需要在以后的研究中进一步探索和改进。