基于DTW与混合判别特征检测器的手势识别

• 作者: 吴娟 彭波 王儒朋 黄振翔
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 动态时间规整 隐马尔可夫模型 归一化 统计模型 混合判别特征检测器
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 216-218,223
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.044

摘要

在动态手势识别领域，动态时间规整(DTW)算法在消除不同时空表示模式之间的时间差异方面具有优势，但作为一种模板匹配算法，受限于样本库的容量大小并且缺乏统计模型框架训练，其识别效果和稳定性较差，尤其在大数据量、复杂手势和组合手势的情况下。针对上述不足，提出一种基于DTW和混合判别特征检测器(CFDF)的手势识别算法。利用DTW只对手势信号在时域进行规整，通过CFDF将手势特征的概率分布转换成二值的分段线性函数，根据允许的偏差范围分别做归0或归1处理后，再进行二次分类。实验结果表明，该算法通过舍弃无辨识度特征有效地降低了维度和噪声，手势平均识别率可达91.2%，比单独采用DTW的识别算法提高了6.0%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭波	中国农业大学信息与电气工程学院	31	284	8.0	16.0
2	黄振翔	中国农业大学信息与电气工程学院	1	20	1.0	1.0
3	吴娟	中国农业大学信息与电气工程学院	2	26	2.0	2.0
4	王儒朋	中国农业大学工学院	1	20	1.0	1.0