【摘 要】
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文章提出了一种基于Kineet 3D节点的连续隐马尔科夫模型（hidden Markov model，HMM）手语识别方法。首先对Kinect 3D节点三维坐标采用距离换算的方法获取其骨架特征表达，转换后的特
【机 构】
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安徽新华学院信息工程学院,合肥工业大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61305062);安徽新华学院自然科学重点研究资助项目(2016zr007)
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文章提出了一种基于Kineet 3D节点的连续隐马尔科夫模型（hidden Markov model，HMM）手语识别方法。首先对Kinect 3D节点三维坐标采用距离换算的方法获取其骨架特征表达，转换后的特征维度减少为原来节点特征的2／3，降低了计算过程中的存储开销；再针对人体体型大小所带来的差异，设置最小-最大归一法及最大值归一化方法；在此基础上，为强化骨架特征变化的特征表达，文章进而提出了用来捕获对骨架动态变化度量的相对归一化法；最后，在最终所获得的骨架特征表达上，构建基于高斯混合的隐马尔科夫模型（
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