10.3969/j.issn.1000-386x.2016.06.037
基于计算机视觉的多特征手势识别
目前常用单特征手势识别方法中,缺少完整的手势轮廓信息,对局部相似度高和形状复杂的手势识别率较低,为此提出一种将CSS特征描述子与Hu不变矩相结合的手势特征提取方法。首先,利用肤色模型把手势从复杂的背景中提取出来,然后分别提取手势的Hu不变矩和CSS描述子来构建融合特征,最后利用人工神经网络对新特征进行识别和分类。实验结果表明,与基于单一特征的识别方法相比,该方法整体识别率更高,对局部形似度高的手势识别率有很大提升。
计算机视觉、手势识别、空间曲率特征、Hu不变矩、神经网络
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TP3(计算技术、计算机技术)
天津市创新基金项目13ZXCXGX404 ,00。
2016-07-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
151-154,189