【摘 要】
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论述了复杂背景下连续动态手势的分割、建模及识别 ;融合手势运动信息和皮肤颜色信息 ,进行复杂背景下的手势分割 ;通过结合手势的时序信息、运动表观以及形状表观 ,提出动态
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系媒体研究所!北京100084;
【基金项目】
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国家自然科学基金!( 69873 0 2 2)
论文部分内容阅读
论述了复杂背景下连续动态手势的分割、建模及识别 ;融合手势运动信息和皮肤颜色信息 ,进行复杂背景下的手势分割 ;通过结合手势的时序信息、运动表观以及形状表观 ,提出动态手势的时空表观模型 ,并提出基于颜色、运动以及形状等多模式信息的分层次融合策略抽取时空表观模型的参数 .最后 ,提出动态时空规整算法用于手势识别 .实验表明 ,利用上述提出的手势分割、建模、特征参数抽取及识别方法识别 12种手势 ,平均识别率高达 97% .
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