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摘要:
针对基于视觉的手势识别的复杂性,提出一种基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别新方法.首先针对YCb-Cr颜色空间易受环境因素影响的特点,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型的手势分割方法提取手势区域;然后按手势图像外接矩形的宽高比和手指个数进行粗分类,再提取手势的Hu矩和傅里叶描述子构建融合特征,并将融合特征输入BP神经网络进行训练识别;最后综合粗分类和BP神经网络的结果进行手势判别.实验结果表明,该方法在保证实时性的同时具有较高的识别率.
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文献信息
篇名 基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 手势识别 YCbCr颜色空间 Hu矩 傅里叶描述子 BP神经网络
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 151-155
页数 5页 分类号 TP391
字数 5198字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.01.039
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 杨正瓴 天津大学电气与自动化工程学院 56 660 15.0 23.0
2 薛俊韬 天津大学电气与自动化工程学院 10 72 4.0 8.0
3 纵蕴瑞 天津大学电气与自动化工程学院 1 22 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
手势识别
YCbCr颜色空间
Hu矩
傅里叶描述子
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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