本文關鍵詞：基于改進的YCbCr空間及多特征融合的手勢識別，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對基于視覺的手勢識別的復雜性,提出一種基于改進的YCbCr空間及多特征融合的手勢識別新方法。首先針對YCbCr顏色空間易受環(huán)境因素影響的特點,采用改進的YCbCr橢圓聚類膚色模型的手勢分割方法提取手勢區(qū)域;然后按手勢圖像外接矩形的寬高比和手指個數(shù)進行粗分類,再提取手勢的Hu矩和傅里葉描述子構(gòu)建融合特征,并將融合特征輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練識別;最后綜合粗分類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)果進行手勢判別。實驗結(jié)果表明,該方法在保證實時性的同時具有較高的識別率。
【作者單位】： 天津大學電氣與自動化工程學院;
【關鍵詞】： 手勢識別 YCbCr顏色空間 Hu矩 傅里葉描述子 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
【基金】：天津市科技支撐計劃重點項目(10ZCKF SF01100) 天津市科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金項目(13ZXCXGX40400)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： SF01100);天津市科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金項目(13ZXCXGX40400)。薛俊韜,副教授,主研領域:圖像處理,智能信息處理,智能儀器,模式識別應用�？v蘊瑞,碩士生。楊正瓴,副教授。0引言手勢識別作為人機交互中對使用者限制最小的一種方式,正越來越受到計算機視覺研究者的關注。手勢的多

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  本文關鍵詞：基于改進的YCbCr空間及多特征融合的手勢識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：488320