一种基于数据手套的静态手势识别方法

摘要

在虚拟环境交互任务实施过程中,手势识别的正确率和效率将直接影响到操作者的沉浸感和成功率.已有的手势识别方法难以在保证较高识别正确率的同时满足实时性要求,针对这一问题,本文提出了一种新的静态手势识别方法,创新之处在于采用了新的手型特征提取方法以及相应的手型特征点集匹配方法.首先利用可穿戴式设备--数据手套采集原始的手部运动数据,对数据进行预处理后构建出手势库,然后提取每一种手势的手型特征,在此基础上,运用提出的特征点集模板匹配方法进行手势识别.实验结果证明,该方法在手势类别数目较大时,识别正确率几乎也能达到100％;此外,该方法计算量小、效率高,能够保证用户和虚拟环境交互的实时性.