【摘 要】
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动态手语可以利用其轨迹与关键手型加以描述。大量的统计实验数据表明,大多数的常用手语通过轨迹曲线的匹配即可实现识别,因此,提出一种针对动态手语的分级匹配识别算法。首先利用体感设备获取手势轨迹,并根据轨迹的点密度分布设计了一种关键帧检测算法以提取手势的关键手型,结合轨迹的曲线特征,实现对动态手语的精确描述。然后利用优化的动态时间规整(DTW)算法完成对手语的一级匹配,即轨迹匹配。若此时可以得到识别结果
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京特殊教育师范学院数学与信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61375021）,江苏省“双创”项目,扬州市“绿杨金凤”优秀博士项目资助
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动态手语可以利用其轨迹与关键手型加以描述。大量的统计实验数据表明,大多数的常用手语通过轨迹曲线的匹配即可实现识别,因此,提出一种针对动态手语的分级匹配识别算法。首先利用体感设备获取手势轨迹,并根据轨迹的点密度分布设计了一种关键帧检测算法以提取手势的关键手型,结合轨迹的曲线特征,实现对动态手语的精确描述。然后利用优化的动态时间规整(DTW)算法完成对手语的一级匹配,即轨迹匹配。若此时可以得到识别结果,那么识别过程可以结束,否则进入二级匹配,即针对关键手型再做匹配识别,从而得到最终的识别结果。实验证明,
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