基于Haar小波分解的实时手势识别

传统基于样例的识别方法由于数据量大而难以应用于实时手势识别。为此,利用Haar小波可用于分解图像,保留细节部分而丢弃高频部分的特点,将视频序列中每一帧的图像尺寸降到不影响系统准确率的程度,同时降低识别过程的计算量。采用单摄像头在一个36个元素的美国手语手势集上进行实验,结果证明系统的有效识别速率可以提高到30 f/s且准确率几乎未变,可以满足实时性需求。