【摘 要】
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针对复杂环境下的深度图像手势特征提取信息冗余量大、编码不稳定等问题,提出了一种改进的基于曲率局部二值模式（LBP）的深度图像手势特征提取算法。该算法首先通过坐标转换将分
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针对复杂环境下的深度图像手势特征提取信息冗余量大、编码不稳定等问题,提出了一种改进的基于曲率局部二值模式（LBP）的深度图像手势特征提取算法。该算法首先通过坐标转换将分割出的手势深度数据转换为点云数据;其次利用移动最小二乘法对手势点云数据进行曲面拟合;然后计算出能够更加准确描述物体三维表面几何信息特征的高斯曲率;最后利用改进的LBP均匀模式对高斯曲率数据进行编码形成特征向量。在美国手语（ASL）手势数据库上该算法的平均识别率达到了92.1%,与3D局部二值模式（3DLBP）和梯度LBP相比分别提高了18.
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