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內容預覽：手勢識別是人和機器人交互中的重要組成部分，本文針對雙目視覺系統SFBinoeye實現了基于光流PCA(主分量分析)和DTW(動態時間規整)的命令手勢識別，用以控制仿人機器人SFHR的手臂運動。利用塊相關算法計算光流，并通過主分量分析得到降維的連續投影系數，與手掌區域的質心位置組合為混合特征向量。針對DTW 定義了新的加權距離測度，并用它對手勢進行匹配識別。針對9個手勢訓練和識別，識別率達到92.4%，并成功地應用于機器人的手臂控制中。 下載： 
基于視覺的動態手勢識別及其在仿人機器人交互中的應用.pdf
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