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摘要:
手势识别技术作为最有前景的一种自然人机交互模式已经成功应用于一些领域。可靠的手势识别技术多依赖特定的硬件实现,而这种自然交互模式的普及需要自然环境下基于普通摄像机的通用手势识别技术。研究了在普通摄像机下对各种复杂背景、不同光照条件的静态手势的分割和识别技术。首先采用一种邻域变换算法,克服不同光照强度对分割的影响,然后提出一种求最小平均Hausdorff距离区域的算法,克服不同手势形状、方向、尺度等对分割的干扰。手势分割实验结果证明提出的算法可以在各种复杂背景及不同光照条件下分割出手势区域,正确率达到99.8%。最后改进了序贯最小优化算法训练二叉树结构的支持向量机多分类器,对实验采集的各种自然条件下九类手势图像的平均识别率超过80%,证明了算法用作普通摄像机下通用人机交互模式的可行性。
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文献信息
篇名 基于普通红外摄像机的手势识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 Hausdorff距离 支持向量机 手势识别 手势分割 序贯最小优化
年,卷(期) 2015,(16) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 17-22
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3701字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1504-0303
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈萱华 公安海警学院电子技术系 24 197 6.0 13.0
2 孟春宁 公安海警学院电子技术系 14 27 3.0 5.0
3 吕建平 公安海警学院电子技术系 2 6 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
Hausdorff距离
支持向量机
手势识别
手势分割
序贯最小优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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