基于计算机视觉的多特征手势识别

• 作者: 张军 张孔 杨正瓴
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 手势识别 空间曲率特征 Hu不变矩 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 151-154,189
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.06.037

摘要

目前常用单特征手势识别方法中，缺少完整的手势轮廓信息，对局部相似度高和形状复杂的手势识别率较低，为此提出一种将CSS特征描述子与Hu不变矩相结合的手势特征提取方法。首先，利用肤色模型把手势从复杂的背景中提取出来，然后分别提取手势的Hu不变矩和CSS描述子来构建融合特征，最后利用人工神经网络对新特征进行识别和分类。实验结果表明，与基于单一特征的识别方法相比，该方法整体识别率更高，对局部形似度高的手势识别率有很大提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	天津大学电气与自动化工程学院	90	705	14.0	23.0
2	杨正瓴	天津大学电气与自动化工程学院	56	660	15.0	23.0
3	张孔	天津大学电气与自动化工程学院	1	9	1.0	1.0