【摘 要】
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针对手势识别中人的手部特征描述易受到环境因素影响,手势识别率低等问题,并考虑到单个特征的局限性,提出了一种基于Hu矩和HOG特征融合的支持向量机手势识别新方法。该方法首
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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沪江基金资助项目(C14002)
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针对手势识别中人的手部特征描述易受到环境因素影响,手势识别率低等问题,并考虑到单个特征的局限性,提出了一种基于Hu矩和HOG特征融合的支持向量机手势识别新方法。该方法首先对处理后的手势图像提取局部的HOG特征,然后针对手势的轮廓提取全局Hu矩特征,再将两种特征融合成混合特征,并通过主成分分析法对混合特征进行降维形成最终分类特征,并将新特征输入到支持向量机中进行识别。实验表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率。
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