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题名:
基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别
其他题名: recognition of complex dynamic gesture based on hmm-fnn model
作者: 王西颖 ; 戴国忠 ; 张习文 ; 张凤军
关键词: 手势识别 ; HMM-FNN模型 ; 复杂动态手势 ; 人机交互
刊名: 软件学报
发表日期: 2008
卷: 19, 期:9, 页:2302-2312
收录类别: CSCD,EI
部门归属: 人机交互技术与智能信息处理实验室
摘要: 复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低维子特征序列,降低了模型的复杂度.此外,它还可以充分利用人的经验辅助模型结构的创建与优化.实验表明,该方法是一种有效的复杂动态手势识别方法,并且优于传统的HMM模型方法.
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/2138
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王西颖,戴国忠,张习文,等. 基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别[J]. 软件学报,2008-01-01,19(9):2302-2312.
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