作者：葛艳茹,张国伟,孙温和,卢秋红 单位：中大控股 出版：《现代计算机》2016年第29期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDJS2016290180 DOC编号：DOCXDJS2016290189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《基于改进Hu矩算法的Kinect手势识别》PDF+DOC2016年第07期 蒲兴成,王涛,张毅 《基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别》PDF+DOC2017年第02期 刘权,陈一民,高明柯,李启明,黄晨 《Leap Motion的现状及展望》PDF+DOC2017年第15期 周鲜子 《自然人机交互虚拟实验平台》PDF+DOC2020年第03期 朱兴宇,姜明辰 《基于运动传感器的手势识别》PDF+DOC2011年第12期 王万良,杨经纬,蒋一波 《基于数据手套的虚拟手势交互系统》PDF+DOC2007年第10期 周晓晶,赵正旭,楼江 《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 《手部姿势与挥动速度识别的人机交互》PDF+DOC2014年第01期 陈艳丽,金纪东,陈国涛,周小芹,刘小峰 《基于Kinect传感器深度信息的动态手势识别》PDF+DOC2013年第04期 陶丽君,李翠华,张希婧,李胜睿

    • 经济的飞速发展，智能化的程度越来越高，手势作为日常生活中最自然、直接的交流手段，被快速地运用到人机交互中。在Kinect传感器的基础上，获得身体部位深度图像，并对深度图像进行基于开操作的重建处理，得到重建图像。然后对重建图像进行边缘检测，得到手部轮廓。最后采用hu矩阵检测直线交点个数的方式，判断手指个数。实验结果表明，Canny算子和hu矩阵的结合，不但能快速准确地进行手势识别，大大提高实验的准确性，而且能够避免外界复杂背景和光照的影响，具有很好的鲁棒性。

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