基于SVM和组合优化模型的手势识别

• 作者: 吴淑燕 宋俊锋 蔡芝蔚
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 支持向量机 组合优化 特征提取 虚拟现实
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法
• 页码范围: 1812-1817
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对手势识别进行了相关研究,通过采用机器学习中的SVM(Support Vector Machine)算法对手势识别中的有关特征进行了提取,再利用ANN(Artifical Neural Network)、HMM(Hidden Markov Model)和DTW(Dynamic Time Wrapping)三-种手势识别算法的组合优化思想对手势进行识别.实验结果表明,组合优化模型的手势识别方法具有较好的准确率,是一种有效的手势识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡芝蔚	丽水学院工程与设计学院	16	152	4.0	12.0
2	宋俊锋	丽水学院工程与设计学院	20	46	4.0	5.0
3	吴淑燕	丽水学院工程与设计学院	10	9	2.0	2.0