基于Gabor特征的遗传算法实现静态手势识别

在人机交互领域,手势识别是一个重要的研究分支。为了提高手势识别的准确率,提出一种基于Gabor特征结合遗传算法的手势识别方法。数据集采用网络数据源,将该数据源中的图片分成一个小样本数据库和大样本数据库两部分,使用小样本数据库进行训练测试后,再使用大样本手势数据库进行实验结果测试。针对小样本数据集,数据库图像原来是在RGB空间,为便于提取图像特征,将这些图像转换至LAB空间,之后使用Gabor特征提取技术来提取每张图片中的纹理特征,通过该技术来获得手势特征,通过调整参数使用遗传算法训练数据,最后选用大样本数据库的数据库中的10种数字手势识别图像进行验证。结果表明,对给定数据库的数字手势进行识别检验,该方法具有较好的鲁棒性。