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基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别
被引量：
14
1
作者
薛俊韬
纵蕴瑞
杨正瓴
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第1期151-155,共5页
针对基于视觉的手势识别的复杂性,提出一种基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别新方法。首先针对YCbCr颜色空间易受环境因素影响的特点,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型的手势分割方法提取手势区域;然后按手势图像外接矩形的宽...
针对基于视觉的手势识别的复杂性,提出一种基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别新方法。首先针对YCbCr颜色空间易受环境因素影响的特点,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型的手势分割方法提取手势区域;然后按手势图像外接矩形的宽高比和手指个数进行粗分类,再提取手势的Hu矩和傅里叶描述子构建融合特征,并将融合特征输入BP神经网络进行训练识别;最后综合粗分类和BP神经网络的结果进行手势判别。实验结果表明,该方法在保证实时性的同时具有较高的识别率。
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关键词
手势识别
YCBCR
颜色空间
HU矩
傅里叶描述子
BP神经网络
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题名
基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别
被引量：
14
1
作者
薛俊韬
纵蕴瑞
杨正瓴
机构
天津大学电气与自动化工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第1期151-155,共5页
基金
天津市科技支撑计划重点项目(10ZCKF SF01100)
天津市科技型中小企业创新基金项目(13ZXCXGX40400)
文摘
针对基于视觉的手势识别的复杂性,提出一种基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别新方法。首先针对YCbCr颜色空间易受环境因素影响的特点,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型的手势分割方法提取手势区域;然后按手势图像外接矩形的宽高比和手指个数进行粗分类,再提取手势的Hu矩和傅里叶描述子构建融合特征,并将融合特征输入BP神经网络进行训练识别;最后综合粗分类和BP神经网络的结果进行手势判别。实验结果表明,该方法在保证实时性的同时具有较高的识别率。
关键词
手势识别
YCBCR
颜色空间
HU矩
傅里叶描述子
BP神经网络
Keywords
Hand gesture recognition YCbCr colour space Hu moment Fourier descriptors BP neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别
薛俊韬
纵蕴瑞
杨正瓴
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
14
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