计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2005年
12期
158-161
,共4页
肤色模型%手势分割%手势识别%归一化的傅立叶描述子
膚色模型%手勢分割%手勢識彆%歸一化的傅立葉描述子
부색모형%수세분할%수세식별%귀일화적부립협묘술자
人的手势是人们日常生活中最广泛使用的一种交流方式.由于在人机交互界面和虚拟现实环境中的应用,手势识别的研究受到了越来越广泛的关注.但是目前基于单目视觉的手势识别技术中,手势分割要求背景简单或者要求识别者戴着笨重的数据手套.而该文结合了运动信息和基于KL变换的肤色模型,在复杂背景下进行手势分割,与传统的基于RGB肤色模型的手势分割相比,在复杂背景环境下得到了很好的分割效果.在对分割的手势区域进行预处理后,该文使用了一种归一化的傅立叶描述子进行手势的特征提取,相比传统的傅立叶描述子更加准确,最后采用了传统的三层BP网络作为模式识别器,手势训练集和测试集的识别率分别达到了95.9%和95%.
人的手勢是人們日常生活中最廣汎使用的一種交流方式.由于在人機交互界麵和虛擬現實環境中的應用,手勢識彆的研究受到瞭越來越廣汎的關註.但是目前基于單目視覺的手勢識彆技術中,手勢分割要求揹景簡單或者要求識彆者戴著笨重的數據手套.而該文結閤瞭運動信息和基于KL變換的膚色模型,在複雜揹景下進行手勢分割,與傳統的基于RGB膚色模型的手勢分割相比,在複雜揹景環境下得到瞭很好的分割效果.在對分割的手勢區域進行預處理後,該文使用瞭一種歸一化的傅立葉描述子進行手勢的特徵提取,相比傳統的傅立葉描述子更加準確,最後採用瞭傳統的三層BP網絡作為模式識彆器,手勢訓練集和測試集的識彆率分彆達到瞭95.9%和95%.
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