面向移动增强现实的手势交互方法

针对目前绝大多数移动设备无法感知深度信息,移动增强现实只能以触屏交互为主要手段这一问题,提出了一种基于深度学习及隐马尔可夫模型的手势交互方法(DL-HMM)。该方法利用深度传感器提取的骨骼特征和深度灰度图像,使用深度置信网络(DBN)和三维卷积神经网络(3DCNN)处理提取到的手势骨骼特征和深度图像特征融合成高维特征,采用隐马尔可夫模型的观测概率完成手势的训练和识别。实验结果表明本文提出的方法能有效提高手势识别率,提升了交互的准确性。