| 基于特征融合的手势识别 |
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| 引用本文： | 陈忠辉,王等准,万广,方洪波,黄以卫,谢本亮.基于特征融合的手势识别[J].智能计算机与应用,2021,17(7):212-215,221. |
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| 作者姓名： | 陈忠辉 王等准 万广 方洪波 黄以卫 谢本亮 |
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| 作者单位： | 贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025;贵州财经大学 西部现代化研究中心,贵阳550025 |
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| 摘 要： | 在手势识别的过程中,手势的多样性和复杂性会对识别的可靠性和准确性带来较大影响.基于视觉的手势识别通常采取单一特征用于手势分类,但是单一特征无法较好地描述整个图像.因此本文提出多种特征融合的方法,分别提取改进后的梯度方向直方图(HOG)特征和MB-LBP特征,并进行特征融合,结合支持向量机(SVM)分类器完成手势图像的识别.实验结果表明,提取的融合特征包含手势图像的局部区域梯度信息和图像的纹理信息,可以更加全面地描述图像的手势特征.相较于单一特征识别方法而言,基于特征融合的方法有着更高的识别率.
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| 关 键 词： | 手势识别 MB-LBP 改进HOG特征 |
Gesture recognition based on feature fusion |
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| CHEN Zhonghui,WANG Dengzhun,WAN Guang,FANG Hongbo,HUANG Yiwei,XIE Benliang.Gesture recognition based on feature fusion[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,17(7):212-215,221. |
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| Authors: | CHEN Zhonghui WANG Dengzhun WAN Guang FANG Hongbo HUANG Yiwei XIE Benliang |
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