【摘 要】
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针对人机交互问题,提出一种肤色检测与集成学习相结合的手势位置识别方法。利用目前比较成熟的Adaboost算法和基于HSV颜色空间的肤色检测算法相结合,并利用先识别人脸,再识别
【基金项目】
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国家自然基金资助项目(61373089;61672360)
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针对人机交互问题,提出一种肤色检测与集成学习相结合的手势位置识别方法。利用目前比较成熟的Adaboost算法和基于HSV颜色空间的肤色检测算法相结合,并利用先识别人脸,再识别手掌位置的识别策略。有效的结合Adaboost和基于HSV颜色空间肤色检测两种算法的优势,并对这两种算法的缺陷进行了补足,很大程度上解决了Adaboost计算量大而导致识别周期长和基于HSV颜色空间的肤色检测高误检率的问题。实验结果表明,该算法运行到得出结果耗时0.465s,识别率高达95.21%。
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