基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别

发布时间：2017-06-27 03:02

  本文关键词：基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对基于视觉的手势识别的复杂性,提出一种基于改进的YCbCr空间及多特征融合的手势识别新方法。首先针对YCbCr颜色空间易受环境因素影响的特点,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型的手势分割方法提取手势区域;然后按手势图像外接矩形的宽高比和手指个数进行粗分类,再提取手势的Hu矩和傅里叶描述子构建融合特征,并将融合特征输入BP神经网络进行训练识别;最后综合粗分类和BP神经网络的结果进行手势判别。实验结果表明,该方法在保证实时性的同时具有较高的识别率。
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;
【关键词】： 手势识别 YCbCr颜色空间 Hu矩 傅里叶描述子 BP神经网络
【基金】：天津市科技支撑计划重点项目(10ZCKF SF01100) 天津市科技型中小企业创新基金项目(13ZXCXGX40400)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： SF01100);天津市科技型中小企业创新基金项目(13ZXCXGX40400)。薛俊韬,副教授,主研领域:图像处理,智能信息处理,智能仪器,模式识别应用。纵蕴瑞,硕士生。杨正瓴,副教授。0引言手势识别作为人机交互中对使用者限制最小的一种方式,正越来越受到计算机视觉研究者的关注。手势的多

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本文编号：488320