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内容预览:手势识别是人和机器人交互中的重要组成部分,本文针对双目视觉系统SFBinoeye实现了基于光流PCA(主分量分析)和DTW(动态时间规整)的命令手势识别,用以控制仿人机器人SFHR的手臂运动。利用块相关算法计算光流,并通过主分量分析得到降维的连续投影系数,与手掌区域的质心位置组合为混合特征向量。针对DTW 定义了新的加权距离测度,并用它对手势进行匹配识别。针对9个手势训练和识别,识别率达到92.4%,并成功地应用于机器人的手臂控制中。
下载:
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基于视觉的动态手势识别及其在仿人机器人交互中的应用.pdf
<em class="xg1">(290.28 KB, 下载次数: 1)
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2010-3-8 15:06:19 上传
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