基于HOG特征的稀疏编码手语识别方法研究

• 作者: 牟郁 郭莹
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: 手语识别 稀疏编码 字典学习 LC-KSVD算法
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 微机应用
• 页码范围: 50-57
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2020.05.011

摘要

为提高手语识别方法的识别速度与识别率,提出一种基于HOG特征的稀疏编码手语识别方法.通过基于学习加权局部特征的监督、判别和面向事件的字典,将手语识别表达为稀疏表示问题.对每一类手语样本的HOG特征进行提取,再用LC-KSVD算法来学习面向事件和辨别的字典,以将样本数据传输到稀疏空间.鉴于不同类别样本之间的区别,采用提取HOG特征来更加精确地表达出每一类手语独有的信息特征,经过字典学习得到一个过完备字典,作为判别错误项的判别性稀疏编码和重构误差以及分类性误差组合,形成目标函数,以在字典学习过程期间提高稀疏表示中的辨别能力.在自制24类手语数据集上进行测试,实验结果表明,与现有的一些识别方法相比,本方法具有更高的识别率和更快的识别时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭莹		25	72	4.0	7.0
2	牟郁		1	0	0.0	0.0