基于多特征融合与支持向量机的手势识别

• 作者: 吴健健 陈玮
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 Hu矩 梯度直方图 主成分分析法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 图像·编码与软件
• 页码范围: 127-131
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.05.037

摘要

针对手势识别中人的手部特征描述易受到环境因素影响,手势识别率低等问题,并考虑到单个特征的局限性,提出了一种基于Hu矩和HOG特征融合的支持向量机手势识别新方法.该方法首先对处理后的手势图像提取局部的HOG特征,然后针对手势的轮廓提取全局Hu矩特征,再将两种特征融合成混合特征,并通过主成分分析法对混合特征进行降维形成最终分类特征,并将新特征输入到支持向量机中进行识别.实验表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈玮	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	55	341	10.0	16.0
2	吴健健	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	10	1.0	1.0