作者：刘瑶,余旭,黄智兴 单位：西南大学 出版：《西南大学学报(自然科学版)》2015年第08期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXNND2015080220 DOC编号：DOCXNND2015080229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《Kinect骨骼信息下的动态手势识别研究》PDF+DOC2014年第34期 陈建军,段富 《基于视觉的手势识别技术在车载主机上的应用》PDF+DOC2016年第08期 陈义,马云林 《基于Kinect的智能家居系统》PDF+DOC 郭哲,陈培涛,胡孟凯,薛媛博,韩先锋 《基于Kinect传感器的家电手势控制应用研究》PDF+DOC2015年第16期 吴志勇,杜振 《自然人机交互虚拟实验平台》PDF+DOC2020年第03期 朱兴宇,姜明辰 《基于加速度传感器的手势识别系统》PDF+DOC2018年第S2期 丁利琼,程鹏,潘泽云 《基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用》PDF+DOC2012年第09期 张毅,张烁,罗元,徐晓东 《基于手机手势识别的媒体控制界面》PDF+DOC2010年第23期 丁跃,刘军发,陈益强,周经野 《基于加权DTW手势识别方法的研究与实现》PDF+DOC 薛俊杰,陈健美 《三维岩心的高自由度手势操控浏览方法研究》PDF+DOC2013年第31期 黄陈,李建华,于汉超,刘军发,陈益强,沈疆海

    • 本文提出了一种基于Kinect传感器的动态手势实时识别方法，在预处理阶段通过OpenNI/NITE快速获取人体骨架，并从中得到关节点数据用于建立动态手势的运动轨迹特征描述子.提出了一种在全局约束条件下的权重化多维数据的动态时间扭曲算法(WM-DTW)来对手势轨迹序列进行训练和识别.实验结果表明，本文的识别方法比LDA算法和动态时间扭曲(DTW)算法有更高的识别率。

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