融合多特征和压缩感知的手势识别

来源 :湖南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 22次 | 上传用户：lzltgp

【摘要】

：

基于压缩感知理论,提出了一种新的手势识别方法,考虑到单个特征的局限性,结合Zernike矩和HOG描述符从全局和局部角度描述手势外观和形状.训练阶段提取手势训练图像的Zernike矩和HOG特征构建字典,识别阶段提取待测样本特征,将其表示成相应训练字典的稀疏线性组合,采用求解l1范数的最优化问题实现分类.实验结果证明,和目前应用较广的手势识别方法相比,该方法具有较强的竞争性,而且通过融合两种形状特

【作者】

：

张汗灵李红英周敏

【机构】

：

湖南大学信息科学与工程学院,国家安全生产监督管理总局

【出处】

：

湖南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年03期

【关键词】

：

手势识别压缩感知凸优化 ZERNIKE矩 HOG描述符 hand posture recognition compressive sensing con

【基金项目】

：

国家林业公益性行业科研专项项目（201104090）

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