融合多特征和壓縮感知的手勢識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,人與計算機之間的交流也越來越多,對操作體驗的要求越來越高,人機交互從以計算機為中心逐步移到以人為中心,使人機交互更加自然,和諧,手勢識別一直是人機交互的重要研究課題,在虛擬現(xiàn)實技術(shù)不斷發(fā)展的今天,手勢識別作為虛擬現(xiàn)實技術(shù)的基礎(chǔ)取得了較大的進步。然而基于視覺的手勢識別技術(shù)仍然還存在著識別率低,對光照,尺度及旋轉(zhuǎn)變換敏感等缺點。
　　基于計算機視覺手勢識別過程可分為手勢分割,特征提取及手勢識別三個階段。在

2、手勢分割階段,本文提出了基于 YCbCr顏色空間的閾值自適應(yīng)方法,該方法可以有效地排除光照的影響,而且針對不同膚色用戶可以動態(tài)調(diào)整閾值進行膚色分割。然后用基于Hu矩手形比較算法,從分割的膚色區(qū)域中進一步得到已定義的手勢區(qū)域;在特征提取階段,本文既提取手勢的全局特征(Hu矩),又提取了手勢的局部特征(SURF),將兩種特征按照不同權(quán)值融合用于手勢分類,提高了手勢識別的性能;在手勢識別階段,本文提出了基于壓縮感知的手勢分類方法,提取待測樣本

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