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摘要:
针对基于单目视觉信息的裸手手势,采用了基于改进型形状上下文描述子的分类识别方法.该方法首先通过肤色信息以及背景建模提取手部区域,然后利用单手指模板对手指进行检测,同时采用改进犁形状上下文捕述子对手部区域整体轮廓进行描述.在此基础上,使用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM)对所提取的特征进行模式分类.其中,针对基本算法存在的问题,改进型形状上下文描述予将基于各个轮廓点的形状上下文直方图改为基于重心的形状上下文直方图,以提高计算速度,增强实时性.对30种字母手势,3种控制手势和10个数字手势开展的离线和在线实验结果表明,该方法取得了较好的分类准确率(离线:96%,在线:91%)和较高的实时性(识别时间14~15ms),适用于基于字母手势的实时人机交互.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于改进型形状上下文描述子的字母手势识别
来源期刊 电子技术 学科 工学
关键词 手势识别 形状上下文描述子 人机交互
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-4
页数 分类号 TN1
字数 4710字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0755.2010.07.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈香 中国科学技术大学电子科学与技术系 63 521 13.0 18.0
2 杨基海 中国科学技术大学电子科学与技术系 56 453 13.0 17.0
3 范为 中国科学技术大学电子科学与技术系 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
手势识别
形状上下文描述子
人机交互
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子技术
月刊
1000-0755
31-1323/TN
大16开
上海市长宁区泉口路274号
4-141
1963
chi
出版文献量(篇)
5480
总下载数(次)
19
总被引数(次)
22245
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导