HOG结合随机森林的新型手势识别框架

• 作者: 吴爽 徐健锋 徐智 陈孟辉
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 帧差分 梯度方向直方图 随机森林 性能识别
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 物理与光电信息工程
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2469字
• 语种: 中文

摘要

针对现有手势识别方法在复杂环境中识别率较低的问题,提出了一种 HOG与随机森林结合的新型手势识别框架.首先对输入视频进行帧差分处理,使用n帧累积差分来确定具有最大强度的区域.通过识别感兴趣区域(ROI)来提取动作信息.然后提取梯度方向直方图(HOG)作为特征.最后将提取的特征反馈到基于随机森林的分类器以用于手势识别.使用Jochen Triesch静态手势库作为提出算法的评测标准.实验结果表明,提出的新型手势识别框架取得了良好的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐健锋	南昌大学软件学院	27	123	5.0	10.0
2	陈孟辉	南昌大学软件学院	5	6	2.0	2.0
3	徐智	南昌大学软件学院	6	7	2.0	2.0
4	吴爽	南昌大学软件学院	3	3	1.0	1.0