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系统首先定义了一套人机交互手势,采用改进的Camshift算法,将人手图像由RGB空间转换到HSV空间后,将跟踪到的结果利用机器学习中的逻辑回归和梯度下降算法进行分类匹配,模拟多个得出最终的手势操作结果发送给目标机器进行相应的操作。
基于机器学习的动态体感手势识别系统
【摘 要】
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系统首先定义了一套人机交互手势,采用改进的Camshift算法,将人手图像由RGB空间转换到HSV空间后,将跟踪到的结果利用机器学习中的逻辑回归和梯度下降算法进行分类匹配,模拟多个得出最终的手势操作结果发送给目标机器进行相应的操作。
【机 构】
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杭州电子科技大学
【出 处】
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计算机光盘软件与应用
【发表日期】
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2013年23期
【基金项目】
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本文得到创新计划（编号GJ201210336015）资助.
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