10.3969/j.issn.1000-386x.2016.10.040
基于自适应手指分割与判别的静态手势识别
由于动态手势可以看作是多帧静态手势的融合，研究静态手势成为解决手势识别问题的重点。针对静态手势，提出一种自适应手指分割与判别的手势识别算法。首先，运用 YCbCr 颜色空间的肤色聚类特性对手势图像进行分割，并采用质心点漂移的理念确定手指方向并作旋转归一化处理；其次，针对手势轮廓点的梯度方向和跨度确定手指的候选区域，并结合形态学的方法重建出单一手指的二值化形态；最后，选取恰当的形状特征，运用 SVM分类器对其形状特征进行分类。实验表明该方法具有较好的识别率。
手势识别、手指重建、手指判别、手指分割、形状特征
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
北京市教委面上项目KM201510009005。
2016-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
181-186
