【摘 要】
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目前常用的基于视觉的静态手势特征提取方法只从单一方面进行描述,缺乏全局信息和局部信息的有效结合。为此,提出一种结合CSS形状描述子与傅里叶描述子的手势特征提取方法。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60875016,61075014);教育部博士点基金资助项目(20096102110025)
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目前常用的基于视觉的静态手势特征提取方法只从单一方面进行描述,缺乏全局信息和局部信息的有效结合。为此,提出一种结合CSS形状描述子与傅里叶描述子的手势特征提取方法。将CSS形状描述子与傅里叶描述子相结合,以此作为一种融合手势局部特征和全局特征的新的静态手势特征。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的正确率更高,达到98.3%。
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