基于特征融合的静态手势识别

• 作者: 王瑶 缑新科
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 HOG PCA LBP SVM
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 1336-1340
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.07.014

摘要

手势识别具有比较广泛的运用,为了有效提高手势分类的实时性和准确性,提出一种基于HOG-LBP特征融合的方法.针对方向梯度直方图(HOG)特征描述算子的冗余信息过多、检测速度慢等不足,提出了主成分分析法(PCA)对HOG特征降维再与局部二值模式(LBP)特征进行融合的方法,最后用支持向量机(SVM)实现手势的分类识别.实验中,采用C++结合Opencv实现了提出的方法.实验表明该算法在识别上有更好的准确性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缑新科	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	70	350	10.0	14.0
2	王瑶	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	2	15	2.0	2.0