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提出了一种新的手势识别方法,该方法从深度图像中提取手形轮廓,通过计算手形轮廓与轮廓形心点的距离,使用离散傅里叶变换获得手势的表观特征,引入径向基核的支持向量机识别手势。建立了一个常见的10种手势的数据集,测试获得了97.9%的识别率。
基于手轮廓的深度图像手势识别方法
【摘 要】
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提出了一种新的手势识别方法,该方法从深度图像中提取手形轮廓,通过计算手形轮廓与轮廓形心点的距离,使用离散傅里叶变换获得手势的表观特征,引入径向基核的支持向量机识别手势。建立了一个常见的10种手势的数据集,测试获得了97.9%的识别率。
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2014年05期
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET-10-0327）,中央高校基本科研业务费项目（2009B21014）,国家自然科学基金资助项目（30700183）,教育部博士点基金项目（20070294001）
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