【摘 要】
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为提高传统手势识别方法在手势偏转情况下的识别率与识别速度,提出一种改进的SRC手势识别算法。采用YCrCb自适应阈值分割模型对原始图像进行肤色分割,利用主成分分析法（PCA）提
【机 构】
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中北大学计算机与控制工程学院,北方自动控制技术研究所
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金项目（2013BAH45F02）, 国家自然科学基金项目（61379080）, 山西省科技攻关基金项目（2015031003-3）
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为提高传统手势识别方法在手势偏转情况下的识别率与识别速度,提出一种改进的SRC手势识别算法。采用YCrCb自适应阈值分割模型对原始图像进行肤色分割,利用主成分分析法（PCA）提取其主要特征,采用K-最近邻方法从样本集中选取K个样本构成新的超完备冗余字典,通过求解l1范数最小化的问题完成分类识别。实验结果表明,采用的KNN-SRC算法相对传统手势识别算法拥有更高的识别率,降低了SRC算法的时间复杂度,当K取值为20时识别速度为普通SRC算法的4倍。
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