温俊芹 王修晖

(1.浙江经济职业技术学院数字信息技术学院，杭州，310018; 2.中国计量大学信息工程学院，杭州，310018)

基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别

温俊芹1王修晖2

(1.浙江经济职业技术学院数字信息技术学院，杭州，310018; 2.中国计量大学信息工程学院，杭州，310018)

基于小容量数据集的手势识别是人机交互技术研究中的一个重要课题。本文提出了一种基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别方法。首先,应用高斯背景建模方法从包含目标交互者的训练视频集中提取各类手型图像,并调整到相同尺度来构建手势训练集。然后,通过改进的线性判别分析对训练数据进行特征提取。最后提出一种自适应K近邻法对实时交互过程中得到的手型信息进行分类和识别。应用上述方法自建小型手势库进行实验和比较分析,结果显示与现有的手势识别算法相比，本文方法具有更高的识别率。

线性判别分析;手势识别;自适应K近邻法;人机交互

引 言

手势交互是一种更加自然的非接触式人机交互方式，它通过将人手的各种姿态作为控制语义输入到计算机中实现对特定目标或者场景的控制。手势是通过人手的连续动作产生的各种状态或者状态的组合，通常包括静态的手势和动态的手势(泛指一组静态手势的组合)[1]。随着高级人机交互技术的广泛应用，如何实现更加自然的人机交互成为相关领域的关注焦点，包括人体姿态识别、手势识别、步态识别以及自然语言识别等[2]。……