基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法

• 作者: 朱文博 杨会成 杨文斌 鲁春
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 椭圆肤色模型 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 75-81
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4869字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2018.0004.013

摘要

传统手势识别方法需要人工选取特征,选取的特征往往很难适应手势的多变性,从而极大地影响了手势的识别率;提出了一种基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法;首先采用椭圆肤色模型对复杂背景下的手势样本进行分割,将分割出的手势区域进行二值化和归一化处理,然后构建了一种卷积神经网络对处理过的手势样本进行迭代训练,提取出各类手势关键的高维特征,进而得出手势识别模型;通过该方法训练出的手势模型能够自主地对给定的手势图像进行特征提取和手势分类;实验表明:该手势识别方法在测试集上具有较高的识别率;在现实场景的测试中,该方法也取得了良好的手势识别效果,且实时性和鲁棒性较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨会成	安徽工程大学电气工程学院	61	224	7.0	11.0
2	鲁春	安徽工程大学电气工程学院	5	16	3.0	4.0
3	杨文斌	安徽工程大学电气工程学院	4	16	3.0	4.0
4	朱文博	安徽工程大学电气工程学院	4	14	2.0	3.0