基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别

• 作者: 温俊芹 王修晖
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 线性判别分析 手势识别 自适应K近邻法 人机交互
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 643-648
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 3385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.03.025

摘要

基于小容量数据集的手势识别是人机交互技术研究中的一个重要课题.本文提出了一种基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别方法.首先,应用高斯背景建模方法从包含目标交互者的训练视频集中提取各类手型图像,并调整到相同尺度来构建手势训练集.然后,通过改进的线性判别分析对训练数据进行特征提取.最后提出一种自适应K近邻法对实时交互过程中得到的手型信息进行分类和识别.应用上述方法自建小型手势库进行实验和比较分析,结果显示与现有的手势识别算法相比,本文方法具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王修晖	中国计量大学信息工程学院	17	117	7.0	10.0
2	温俊芹	浙江经济职业技术学院数字信息技术学院	5	11	2.0	3.0