PCA模型的ASL字母识别方法研究

发布时间：2016-10-31 09:10

  本文关键词：基于辐射与空间信息的遥感图像检索，由笔耕文化传播整理发布。

《厦门大学》 2014年

基于SAE-PCA模型的ASL字母识别方法研究

吴伟  

【摘要】：手势识别是新一代人机交互技术中一个重要的研究方向,因此有着广阔的应用前景。通常可以将手势识别过程分为检测和识别两个步骤,但是由于视角的不同、光照的变化、复杂的背景、目标的遮挡等因素,从图片或者视频中把手势区域检测出来并对其识别是非常有挑战的。 本文最终是完成基于Kinect实时的ASL字母识别系统,ASL库是包含有24个英文字母的静态手势图片库,其中手势的背景、光照较复杂,且有些手势的形状非常接近,因而比较难区分。文章主要研究的内容及创新点如下 1.提出了基于在线肤色学习的手势分割方法。利用Kinect的第三方库函数进行手势跟踪,找到手势点并以该点为中心截取出一个矩形区域,该区域包含整个手势,接着利用手势点的深度值对手势进行初步分割,然后用肤色模型进行进一步分割。这里,我们给出了一个能自适应人到Kinect平面距离的手势矩形计算公式,同时提出了能够在线学习手势操作者肤色信息的模型。 2.提出了基于SAE-PCA模型手势特征提取方法。我们提出了SAE-PCA模型来提取图片的特征,使用这些特征在ASL图片库上取得了最优的成绩。SAE-PCA模型同时结合了颜色信息和深度信息,它是在经典的CNN结构前后加入了多个PCA层,模型中参数的训练采用的是基于patch的方法,这种方法和传统的算法效果一样,但训练时间却快了1000倍以上 3.完成了基于Kinect的ASL字母识别系统。任务是对Kinect采集到图像实时的进行手势区域检测并识别。我们对前面提出的手势分割算法进行了简化,去掉了与分割相关的步骤,同时由于SAE-PCA模型计算量大,不能满足实时性需求,因此对它的结构也进行了简化,简化后的特征提取过程至少加速了75倍,并且手势识别率依旧高达94.457%。

【关键词】：
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41
【目录】：

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