基于平均邻域最大化的手势识别方法研究

• 作者: 张萌萌 杨扬 程楠楠
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 平均邻域最大化 特征提取 相邻同质 相邻异质 降维
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 19-20,35
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.09.006

摘要

根据人机交互中手势控制系统的要求,提出一种基于平均邻域最大化(ANMM)算法的静态手势识别方法.将获得的二值化图像轮廓归一化到固定的解析度,构成多维向量,使用ANMM算法对同质相邻与异质相邻向量进行训练,计算出投影方向矩阵.将样本降维处理后,计算其在降维空间内与同质相邻和异质相邻向量的距离,判别样本所属分类.实验结果证明,该方法对静态手势的识别率可达90％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程楠楠	北方工业大学信息工程学院	14	43	5.0	6.0
2	杨扬	北方工业大学信息工程学院	31	130	5.0	11.0
3	张萌萌	北方工业大学信息工程学院	8	24	3.0	4.0