基于Kinect的中国手语识别

基于微软Kinect提取的深度图像信息，提出了一种新的中国手语识别方法。该方法首先利用Kinect获取人体主要骨骼的3D坐标和手的3D坐标；然后根据中国手语的手型、手的位置和手的方向3个主要构造成分，分别采用DBSCAN和K-means聚类算法获取手语特征中的手的位置基元和方向基元，提出一种结合CLTree和Attributebagging聚类集成方法提取手型基元；最后将这3类基元进行组合采用模板匹配方法识别中国手语。通过对选取的72个中国手语进行识别实验，平均识别率为90.35%，实验结果说明了方法的可行性。