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摘要:
基于视觉的手势识别系统的学习一般是离线的,导致系统对新手势的正确识别需要重新离线学习,因此系统实时性、可扩展性和鲁棒性较差,不适合认知发育的智能框架.文中提出了基于自适应子空间在线PCA的手势识别方法.该方法通过计算样本投影系数向量的PCA来实现子空间在线更新,并根据新样本与已学习样本的差异程度,调整子空间更新策略,使算法自适应于不同情况,减少计算和存储开销,实现增量的在线学习和识别手势的目的.实验表明,本文方法能处理未知手势问题,实现手势在线积累和更新,逐渐增强系统识别能力.
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文献信息
篇名 基于自适应子空间在线PCA的手势识别
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 在线学习 在线PCA 自适应子空间 手势识别
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 299-304
页数 分类号 TP391.4
字数 4574字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.02.020
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 姚明海 浙江工业大学信息工程学院 91 1088 17.0 30.0
2 瞿心昱 浙江工业大学信息工程学院 7 86 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
在线学习
在线PCA
自适应子空间
手势识别
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
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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