王文会
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于融合多传感器信息的手语手势识别方法被引量：1
- 2012年
- 目的针对ACC,Camera和SEMG 3种低成本传感器检测到的手势动作信息,提出1种基于关键帧和(N)模糊积分决策级融合的手势识别方法。方法首先依据关键帧思想对手势图片固定采样后,提取不变矩(Hu Moments)、面积、质心等简单的视觉特征,其次使用NN分类器完成肌电信息手势识别,HMM分类器完成加速度和图像信息的手势识别,最后采用(N)模糊积分完成3类信息匹配结果的决策级融合。结果受试者(4名)开展201个高频手语词单人和多人实验,取得了很好的分类正确率(单人99%以上,多人98%左右)。相对于我们前期的研究成果,采用本文提出的方法可使多人实验的分类准确率提高约10%,且使识别效率有很大提高。结论本文提出的方法可有效融合多传感器捕获的互补手势动作信息,具有更好的用户鲁棒性和实时性。
- 阳平陈香李云王文会杨基海
- 关键词：手语识别关键帧不变矩
- 基于多传感器信息检测和融合的中国手语识别研究被引量：5
- 2010年
- 有效融合加速计、摄像头和表面肌电3种低成本传感器在手势动作信息捕获上的优势,是提高手语手势识别率和种类的重要研究内容。提出一种基于多传感器信息检测和融合的中国手语识别方法:先利用表面肌电的幅值信息,对3类传感器信号进行手势分割,并实现单双手词的划分;然后借助视觉信号,完成有遮挡和无遮挡双手词的划分;最后利用Sugeno模糊积分,实现不同特征匹配结果的决策融合。结果表明,对4位受试者、201个高频手语词开展手势识别实验,其识别率均在99%以上,证明该基于多传感器信息检测和融合的手势识别方法在中国手语识别上的有效性。
- 王文会陈香阳平李云杨基海
- 关键词：手语识别多传感器融合模糊积分
- 基于多传感器信息检测和融合的手语手势识别研究
- 手语是聋哑人之间进行日常交流的主要方式之一。手语识别研究能够使聋哑人与外界交流更为便捷。随着计算机性能的逐步提高，近年来自然的人机交互逐渐成为一个研究热点。通过自然的人机交互系统，人们可以利用声音、表情、手势等人类自然语...
- 王文会
- 关键词：手语识别多传感器融合
- 文献传递
