一种基于SURF与YCbCr模型的陪护机器人手势识别交互方法  

作　　者：梅准 刘世超 曹巨江[1] 张佳 

机构地区：[1]陕西科技大学机电工程学院,陕西西安710021 [2]中航西安飞机工业集团股份有限公司,陕西西安710089 [3]西安交通大学城市学院,陕西西安710018

出　　处：《装备制造技术》2023年第5期39-42,共4页Equipment Manufacturing Technology

基　　金：陕西省重点研发计划项目资助(2021ZDLGY09-04)。

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。

关 键 词：手势识别 机器人 特征点匹配 颜色模型分割 

分 类 号：TP29[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]