【摘 要】
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手势识别是人机交互领域的重要研究内容。传统的基于模板匹配的手势识别方法准确率不高,而基于神经网络自动选取特征进行训练的方法需要的样本量巨大,手势数据集构建比较困难
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手势识别是人机交互领域的重要研究内容。传统的基于模板匹配的手势识别方法准确率不高,而基于神经网络自动选取特征进行训练的方法需要的样本量巨大,手势数据集构建比较困难,实现性差。为了实现复杂背景下的手势识别,提出了从手势分割及手势识别两方面着手,通过背景差分与肤色检测相结合去除复杂背景的干扰,利用局部二值模式特征(LBP)Adaboost级联分类器,使用“搜索窗口”方法定位手势区域,并且利用手指检测算法识别出手指个数结合基于梯度直方图特征(HOG)支持向量机方法完成手势的识别。
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