基于 GMM －HMM 的静态手势识别

• 作者: 孙华东 张立志 赵志杰 金雪松 黄菊
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔科夫模型 新型轮廓算法 静态手势识别
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 345-349
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3522字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于混合高斯模型的隐马尔科夫模型（ GMM－HMM ）与手势轮廓特征的单幅手势图像识别方法，该方法采用YCrCb空间阈值处理对手势图像二值化处理，针对理想感兴趣区域提出了一种还原最上层轮廓的新型轮廓算法。将每类手势轮廓特征作为HMM的观察值分别训练对应手势的HMM参数，建立所有手势的HMM模型。分别用Viterbi算法计算测试集数据与每个模型的条件概率来获得识别结果。实验结果表明，该方法不仅对手势库内的特定人的静态手势识别具有较好的效果，且对提取的其他人的静态手势图像识别率也较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立志	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	13	34	3.0	5.0
2	赵志杰	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	43	143	6.0	9.0
3	金雪松	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	16	51	3.0	6.0
4	孙华东	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	13	59	4.0	7.0
5	黄菊	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	2	19	2.0	2.0