【摘 要】
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为了实现手语视频中手语字母的准确识别，提出了一种基于DI_CamShift和SLVW的算法。该方法将Kinect作为手语视频采集设备，在获取彩色视频的同时得到其深度信息；计算深度图像中手
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61075014);高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(No.20116102110027)
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为了实现手语视频中手语字母的准确识别，提出了一种基于DI_CamShift和SLVW的算法。该方法将Kinect作为手语视频采集设备，在获取彩色视频的同时得到其深度信息；计算深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置，通过调整搜索窗口对手势进行准确跟踪；使用基于深度积分图像的Ostu算法分割手势，并提取其SIFT特征；构建了SLVW词包作为手语特征，并用SVM进行识别。通过实验验证该算法，其单个手语字母最好识别率为99.87%，平均识别率96.21%。
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