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陈小波 (陈小波.) [1] | 谢伙生 (谢伙生.) [2] (Scholars:谢伙生)

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

基于视觉的手势识别中,手势的识别效果易受手势旋转,光照亮度的影响,针对该问题,借鉴了目标识别和图像检索领域的Bag of Features(特征袋)算法,将Bag of Features算法应用到手势识别领域.通过SURF(加速鲁棒性特征)算法提取手势图像的特征描述符,使手势对尺度、旋转、光照具有很强的适应力,再应用Bag of Features算法把SURF特征描述符映射到一个统一维度的向量,即Bag of Features特征向量,再用支持向量机对图像得到的特征向量进行训练分类.实验结果表示,该方法不仅具有较高的时间效率,满足手势识别的实时性,而且即使在很大角度的旋转以及亮度的变化下,仍能达到较高的识别率.

Keyword:

加速鲁棒性特征 向量量化 手势识别 支持向量机 特征袋

Community:

  • [ 1 ] [陈小波]福州大学
  • [ 2 ] [谢伙生]福州大学

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Source :

计算机工程与设计

ISSN: 1000-7024

CN: 11-1775/TP

Year: 2013

Issue: 3

Volume: 34

Page: 983-988

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