【摘 要】
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针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描叙容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于混合轮廓特征的手势识别的新方法.首先根据手的颜色信息将手从复杂的背景中分离出来,然后提取出手轮廓的矩不变量和Fourier描叙子特征,然后将2种特征融合构成混合特征,最后将新特征输入BP神经网络进行识别.实验表明:此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金项目（60873184）
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针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描叙容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于混合轮廓特征的手势识别的新方法.首先根据手的颜色信息将手从复杂的背景中分离出来,然后提取出手轮廓的矩不变量和Fourier描叙子特征,然后将2种特征融合构成混合特征,最后将新特征输入BP神经网络进行识别.实验表明:此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.
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