基于支持向量机的手势识别研究

针对传统神经网络算法普遍存在识别准别率不高、运算量较大的问题,以手势分类识别为目标,通过人体肤色特征和SVM模型,设计一种手势识别检测模型。方法采用椭圆傅里叶算子算法提取出手势区域的轮廓,构成手势的特征向量。将肤色空间从RGB空间转到HSV空间下,从背景中将手势区域分离出来,在手势完整性方面引入形态学处理技术,有效填补手势图片中的黑洞区域和去除白点区域,直接对手势图片进行边缘处理。利用Qt制作客户端实现了基本数字手势的快速识别,并进行验证实验。实验结果表明,该方法在手势识别的准确率方面相比于传统算法都有所提高。