科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
面对世界各主要国家的人口老龄化问题，用于陪伴护理与助老伴行的服务机器人是服务老年人生活、解决人口老龄化问题的一种有效途径。而对于半失能、语言或听力受损的老年人，如何完成与护工或助老陪护机器人间的有效交互，成为了影响这类机器人实现方式与使用效能的重要因素，而交互方式与交互能力也是影响陪伴机器人用户体验的重要因素。随着计算机视觉与识别技术的迅速发展，使得手势识别作为一种新的交互方式能够应用于助老机器人领域。该文针对目前的手势识别方法容易受到环境因素影响的情形，提出一种基于SURF和YCbCr结合的手势识别方法。该方法先通过SURF特征点匹配算法对复杂环境背景中的手势进行粗识别，解决特征提取数据量过大的问题后，通过YCbCr肤色分割模型进行手部图像区域的分割，实现手势的精识别，提高识别的准确性；通过组合的形态学算法对手势图像进一步的处理，提高手势识别的完整性，减少干扰因素的影响。实验结果表明，该方法可以快速识别不同手势，并具有较高的准确性和鲁棒性。
-
单位西安交通大学城市学院; 机电工程学院; 陕西科技大学
