【摘 要】
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针对手势识别的准确率和识别速度等问题，提出一种基于肤色特征提取的手势检测识别方法。采用OpenCV自有的Haar分类器自动提取面部区域并建立肤色模型，再以肤色模型检测肤色点集
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:基于低频噪声分析的电荷陷阱存储器可靠性研究(61306106)
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针对手势识别的准确率和识别速度等问题，提出一种基于肤色特征提取的手势检测识别方法。采用OpenCV自有的Haar分类器自动提取面部区域并建立肤色模型，再以肤色模型检测肤色点集合，去除与面部区域重合点集获得手部轮廓，通过综合计算掌心位置，手掌轮廓凸包和凸性缺陷实现手势识别。经验证，该方法能够稳定地定位手掌区域，识别准确度高并能够在保证识别率的基础上实现对手势的快速识别。
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