基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别

• 作者: 周绯菲 张世辉 郭顺超
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 特征联合 偏最小二乘法 梯度方向直方图 局部二值模式
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 41-48
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2014.01.007

摘要

针对以往手势识别研究中更关注识别率而弱化实时性的情况，首次将偏最小二乘降维思想引入手势识别领域，提出一种基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法。首先进行手势分割，在此基础上提取手势样本的梯度方向直方图和局部二值模式特征，并将二者进行联合。然后采用偏最小二乘法对手势联合特征进行降维，并将降维后的手势训练样本特征输入到支持向量机中进行分类训练。最后用训练好的支持向量机对降维后的手势测试样本进行识别测试。基于Jochen Triesch手势库及自制手势库的实验结果表明，同已有方法相比，本文所提方法在取得较高手势识别率的同时也取得了较好的实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世辉	燕山大学信息科学与工程学院	49	470	10.0	20.0
5	周绯菲	交通运输部管理干部学院计算机系	3	7	1.0	2.0
6	郭顺超	燕山大学信息科学与工程学院	2	11	2.0	2.0