基于旋转不变深度比较特征的人手关节点识别

基于旋转不变深度比较特征的人手关节点识别基于旋转不变深度比较特征的人手关节点识别摘要：人手关节点识别是计算机视觉和人机交互领域的关键问题之一。本文提出了一种基于旋转不变深度比较特征的人手关节点识别方法

基于旋转不变深度比较特征的人手关节点识别 基于旋转不变深度比较特征的人手关节点识别 摘要：人手关节点识别是计算机视觉和人机交互领域的关键问题之 一。本文提出了一种基于旋转不变深度比较特征的人手关节点识别方 法。该方法首先通过深度摄像机获取手部深度数据，并对其进行预处 理。然后，使用旋转不变的深度比较特征来描述手部特征，并利用深度 卷积神经网络（DCNN）进行关节点的识别。实验结果表明，该方法在 多个公开数据集上取得了较好的性能，并且在不同手部姿势和旋转变化 的情况下仍具有较好的鲁棒性。 关键词：人手关节点识别、深度摄像机、深度比较特征、深度卷积 神经网络（DCNN）、鲁棒性 1.引言 人手关节点识别是计算机视觉和人机交互领域的研究热点之一。它 在手势识别、虚拟现实、机器人控制等领域具有广泛应用。传统的人手 关节点识别方法主要基于RGB图像，但在复杂环境和光照变化下容易受 影响。近年来，随着深度摄像机的发展，利用深度信息进行人手关节点 识别成为一种热门的研究方向。深度信息具有与RGB图像不同的视觉特 征，可以提供更丰富的信息来描述手部形态和姿态。 2.相关工作 已有研究中，基于深度信息的人手关节点识别方法主要可分为两 类：基于手势模型的方法和基于深度特征的方法。前者利用手势模型来 进行关节点的识别，但需要进行大量手势训练和模型更新。后者通过提 取深度特征来描述手部形态，克服了模型训练的困难，但在旋转变化下 容易出现识别困难的问题。 3.方法 本文提出了一种基于旋转不变深度比较特征的人手关节点识别方