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利用Kinect传感器获取手势运动的深度图像,分别比较用DTW算法和HMM算法实现动态手势识别的效果,并通过自建数据集和公开数据集验证方法的有效性。实验结果表明:HMM算法在两个数据集上都获得较高的识别准确率和较快的运行速度,能够满足实时识别需求。
手势识别算法的设计与应用研究
【摘 要】
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利用Kinect传感器获取手势运动的深度图像,分别比较用DTW算法和HMM算法实现动态手势识别的效果,并通过自建数据集和公开数据集验证方法的有效性。实验结果表明:HMM算法在两个数据集上都获得较高的识别准确率和较快的运行速度,能够满足实时识别需求。
【机 构】
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黄山职业技术学院工业与财贸系,滁州职业技术学院信息工程学院
【出 处】
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新乡学院学报
【发表日期】
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2020年09期
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0953),滁州职业技术学院质量工程大规模在线开放课程(MOOC)示范项目(2018mooc003),滁州职业技术学院优秀骨干教师项目(YG2017003)
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