10.3969/j.issn.1000-386x.2016.01.039
基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别
针对基于视觉的手势识别的复杂性,提出一种基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别新方法.首先针对YCb-Cr颜色空间易受环境因素影响的特点,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型的手势分割方法提取手势区域;然后按手势图像外接矩形的宽高比和手指个数进行粗分类,再提取手势的Hu矩和傅里叶描述子构建融合特征,并将融合特征输入BP神经网络进行训练识别;最后综合粗分类和BP神经网络的结果进行手势判别.实验结果表明,该方法在保证实时性的同时具有较高的识别率.
手势识别、YCbCr颜色空间、Hu矩、傅里叶描述子、BP神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
天津市科技支撑计划重点项目10ZCKFSF01100;天津市科技型中小企业创新基金项目13ZXCXGX40400
2016-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
151-155
