CAJ | 학술논문

针对基于单目视觉信息的裸手手势,采用了基于改进型形状上下文描述子的分类识别方法.该方法首先通过肤色信息以及背景建模提取手部区域,然后利用单手指模板对手指进行检测,同时采用改进犁形状上下文捕述子对手部区域整体轮廓进行描述.在此基础上,使用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM)对所提取的特征进行模式分类.其中,针对基本算法存在的问题,改进型形状上下文描述予将基于各个轮廓点的形状上下文直方图改为基于重心的形状上下文直方图,以提高计算速度,增强实时性.对30种字母手势,3种控制手势和10个数字手势开展的离线和在线实验结果表明,该方法取得了较好的分类准确率(离线:96%,在线:91%)和较高的实时性(识别时间14～15ms),适用于基于字母手势的实时人机交互.
침대기우단목시각신식적라수수세,채용료기우개진형형상상하문묘술자적분류식별방법.해방법수선통과부색신식이급배경건모제취수부구역,연후이용단수지모판대수지진행검측,동시채용개진리형상상하문포술자대수부구역정체륜곽진행묘술.재차기출상,사용유향무배도지지향량궤(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM)대소제취적특정진행모식분류.기중,침대기본산법존재적문제,개진형형상상하문묘술여장기우각개륜곽점적형상상하문직방도개위기우중심적형상상하문직방도,이제고계산속도,증강실시성.대30충자모수세,3충공제수세화10개수자수세개전적리선화재선실험결과표명,해방법취득료교호적분류준학솔(리선:96%,재선:91%)화교고적실시성(식별시간14～15ms),괄용우기우자모수세적실시인궤교호.