【摘 要】
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手势识别正在成为人机交互技术研究中的一种重要模式,运用摄像机和计算机视觉技术捕获静态手势图像,在YCr Cb空间下利用高斯分布对肤色建模,通过计算背景颜色像素概率分割出
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手势识别正在成为人机交互技术研究中的一种重要模式,运用摄像机和计算机视觉技术捕获静态手势图像,在YCr Cb空间下利用高斯分布对肤色建模,通过计算背景颜色像素概率分割出干净的手势图像,再采用基于Sugeno模糊模型的自适应神经-模糊推理系统识别手势。与传统的神经网络识别系统相比,该识别方法具有较好的自适应性和鲁棒性。实验结果表明,基于Sugeno模糊模型的自适应神经-模糊推理系统能够有效地进行特征学习,正确识别率可以达到95%左右,是一个非常有效的静态手势识别方法。
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