基于表观特征的手势识别研究

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％.