【摘 要】
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提出一种基于彩色-深度视频和复线性动态系统(Complex linear dynamic system,CLDS)的手语识别方法,可以保证时序建模数据与原始数据严格对应,准确刻画手语特征,从而显著提高
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472196,61672305)资助项目;山东省重点研发计划(2017GGX10127)资助项目
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提出一种基于彩色-深度视频和复线性动态系统(Complex linear dynamic system,CLDS)的手语识别方法,可以保证时序建模数据与原始数据严格对应,准确刻画手语特征,从而显著提高分类精度。利用深度视频补偿RGB视频中的缺失信息,提取手语视频运动边界直方图(Motion boundary histogram,MBH)特征,得到每种行为的特征矩阵。对特征矩阵进行CLDS时序建模,输出能唯一表示该类手语视频的描述符M=(A,C),然后利用子空间角度计算各模型之间的相似度;通过改进的K最近邻
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