论文研究基于Kinect骨架信息的交通警察手势识别.pdf

针对现有的手势识别算法识别率低、鲁棒性弱的问题，提出一种基于Kinect骨架信息的交通警察手势识别方法。从Kinect深度图像中预测人体骨架节点的坐标位置，将节点的运动轨迹作为训练和测试的特征，结合距离加权动态时间规整算法和K-最近邻分类器进行识别。实验表明，在参数最优的情况下，该方法对八种交通警察手势的平均识别率达到98.5%，可应用于智能交通等领域。