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基于表观特征的手势识别研究

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摘要 手势识别在人机交互与虚拟现实中有重要应用，本文提出一种新的基于Zernike矩和傅里叶描绘子联合表观特征的手势识别方法。依据YCbCr色彩空间的肤色检测，分割出手势；对手势分割后的图像计算Zemike矩和傅里叶描绘子，选取Zernike矩和傅里叶描述子构成联合特征向量；构建一个多层感知器神经网络分类器，进行手势识别。构建一个含有2000样本的数据集来验证算法，实验结果显示手势识别准确率达到98．9％.
作者 靳琮琮 郭远昊
机构地区 上海同济大学软件学院 山东大学信息科学与工程学院
出处 《消费电子》 2014年第2期223-224,共2页 Consumer Electronics Magazine
关键词 手势识别 ZERNIKE矩 傅里叶描绘子 多层感知器
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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参考文献3

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消费电子
2014年 第2期

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