多目标优化的静态手语识别算法研究

• 作者: 肖秦琨 赵一丹 郭鹏
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 手势特征提取 手语识别 多目标优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.02.011

摘要

手势是人类与计算机交互的直观方式, 随着人工智能技术的发展, 以机器为核心的计算模式正朝着以人为中心的计算模式转变, 自然且符合人类习惯的人机交互 (HCI) 方式逐渐成为目前研究的热点.一个高效的人机交互系统应该以良好的识别精度和识别速度为目标.文中提出了一种基于深度信息的静态手势识别方法, 包含了手势大小、光照和旋转变化等因素的影响.从识别精度和速度两个方面, 综合比较了如Hu矩、Zernike矩、伪Zernike矩、傅里叶描述符和Gabor特征等几种常见的图像特征描述符.手势识别采用多层感知器, 它具有结构灵活、识别速度快等特点.为了提高识别精度、减少计算量, 特征向量和神经网络均通过基于NSGA-II的多目标进化算法调整.在对手语识别的进一步探究中, 对所提出的方法的有效性进行验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖秦琨	西安工业大学电子信息工程学院	36	224	9.0	12.0
2	赵一丹	西安工业大学电子信息工程学院	4	5	2.0	2.0
3	郭鹏	西安工业大学电子信息工程学院	2	2	1.0	1.0