基于支持向量机的手势识别研究

• 作者: 洪期望 李捍东
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 OpenCV库 支持向量机 Qt开发 傅里叶描述子
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 微机应用|Computer Application
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2022.02.011

摘要

针对传统神经网络算法普遍存在识别准别率不高、运算量较大的问题,以手势分类识别为目标,通过人体肤色特征和SVM模型,设计一种手势识别检测模型.方法采用椭圆傅里叶算子算法提取出手势区域的轮廓,构成手势的特征向量.将肤色空间从RGB空间转到HSV空间下,从背景中将手势区域分离出来,在手势完整性方面引入形态学处理技术,有效填补手势图片中的黑洞区域和去除白点区域,直接对手势图片进行边缘处理.利用Qt制作客户端实现了基本数字手势的快速识别,并进行验证实验.实验结果表明,该方法在手势识别的准确率方面相比于传统算法都有所提高.