基于改进去伪匹配SURF算法的静态手语字母识别

• 作者: 张毅 杨明珠 罗元
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 改进SURF算法 距离判别 角度判别 手势轮廓面积
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 光全息与信息处理
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2743.2014.07.001

摘要

针对SURF(Speeded-Up Robust Features)特征点不稳定性导致的伪匹配问题以及距离特征判别兴趣点真伪的方法未考虑到图像尺度变化情况的匹配问题，本文结合深度图像提出一种改进的去伪匹配SURF算法用于静态手语识别。改进的去伪匹配算法采用手势轮廓面积加权的距离特征判别法，同时，采用角度特征判别法综合剔除错误匹配点。实验表明，手势轮廓面积对距离的加权有效解决尺度变化对匹配点去伪的影响，且本方法对光照、复杂背景、角度和尺度变化有较强鲁棒性，具有更高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗元	重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心	192	1681	17.0	31.0
2	张毅	重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心	281	2390	21.0	36.0
3	杨明珠	重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心	1	4	1.0	1.0