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摘要:
由于动态手势可以看作是多帧静态手势的融合,研究静态手势成为解决手势识别问题的重点。针对静态手势,提出一种自适应手指分割与判别的手势识别算法。首先,运用 YCbCr 颜色空间的肤色聚类特性对手势图像进行分割,并采用质心点漂移的理念确定手指方向并作旋转归一化处理;其次,针对手势轮廓点的梯度方向和跨度确定手指的候选区域,并结合形态学的方法重建出单一手指的二值化形态;最后,选取恰当的形状特征,运用 SVM分类器对其形状特征进行分类。实验表明该方法具有较好的识别率。
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文献信息
篇名 基于自适应手指分割与判别的静态手势识别
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 手势识别 手指重建 手指判别 手指分割 形状特征
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 181-186
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 3856字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.10.040
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 王一丁 北方工业大学电子信息工程学院 39 74 5.0 6.0
2 崔家礼 北方工业大学电子信息工程学院 9 23 3.0 4.0
3 解威 北方工业大学电子信息工程学院 2 6 2.0 2.0
4 贾瑞明 北方工业大学电子信息工程学院 12 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
手势识别
手指重建
手指判别
手指分割
形状特征
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)
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