10.3969/j.issn.1000-386x.2020.02.025
手势特征提取与图像分割的优化研究
手势识别的关键是手势分割.在现实应用中,手势图像因光照强度和复杂背景会存在不同程度的畸变,致使手势分割的精确程度降低以及分割消耗的时间增长.针对这一弊端,提出改进传统手势识别的思路.对手势进行主要特征点的提取,将多个先验图像减至单个先验图像,缩短了手势分割所需的时间;将YCBCR色度空间和粒子滤波跟踪算法相融合,更新参数阈值,优化边缘去噪.该方法将手势分割的准确度提升至96％以上,用时降至2 ms以内,精准程度高,所耗时间短,在复杂环境下的识别效率高.
关键特征提取、肤色分割、优化去噪、阈值更新
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金NSFC-云南联合基金项目;云南省少数民族文化精品工程项目
2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
161-165,206
