【摘 要】
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为了解决手势控制服务机器人时单手手势交互不够自然和易受背景光照影响的问题，提出一种较自然的双手手势识别方案。利用Viola—Jones检测器和高斯肤色模型结合的方法进行手势
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,情感计算与先进智能安徽省重点实验室
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为了解决手势控制服务机器人时单手手势交互不够自然和易受背景光照影响的问题，提出一种较自然的双手手势识别方案。利用Viola—Jones检测器和高斯肤色模型结合的方法进行手势分割，有效克服了背景和光照的影响。针对单一特征识别时的缺点，提取手势形状的多种特征组成混合特征向量。最后通过经典的BP神经网络方法实现手势识别。实验表明，该系统在不同背景和光照条件下鲁棒性较好，识别率在90％以上，可以对服务机器人进行前进、后退、左转、右转、停止的实时控制。
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