摘要
针对基于视频的手势识别中,由于左右手遮挡、背景与肤色相近等原因常常造成的手部分割、双手跟踪错误的问题,介绍了一种手势视频中左右手区分判别方法,通过对双手的区分判别,可以辅助视频中手部分割,同时可以降低由于手部遮挡造成的左右手跟踪错误。该方法首先提取左右手不同情况下训练样本的梯度方向直方图(HOG)特征;然后对手部特征进行主成份分析(PCA),通过去除冗余信息,进而找到描述左手、右手和双手遮挡的3种模式;最后,通过模式匹配实现了左右手判别。实验结果表明,该方法能较好地判别左右手。
针对基于视频的手势识别中,由于左右手遮挡、背景与肤色相近等原因常常造成的手部分割、双手跟踪错误的问题,介绍了一种手势视频中左右手区分判别方法,通过对双手的区分判别,可以辅助视频中手部分割,同时可以降低由于手部遮挡造成的左右手跟踪错误。该方法首先提取左右手不同情况下训练样本的梯度方向直方图(HOG)特征;然后对手部特征进行主成份分析(PCA),通过去除冗余信息,进而找到描述左手、右手和双手遮挡的3种模式;最后,通过模式匹配实现了左右手判别。实验结果表明,该方法能较好地判别左右手。
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期155-159,共5页
Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition)
基金
欧盟FP7-PEOPLE-IRSES资助项目(247083)
关键词
手势识别
图像分类
梯度方向直方图(HOG)
主成份分析(PCA)
特征提取
gesture recognition
image classification
Histograms of Oriented Gradients(HOG)
Principal Component Analysis(PCA)
feature extraction
