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      電子發燒友網>電子資料下載>傳感與控制>支持向量機的手勢識別

      支持向量機的手勢識別

      2018-02-24 | rar | 0.83 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對類膚色信息或復雜背景的影響，難以通過手勢分割得到精確手勢輪廓而對后期手勢識別率與實時交互的影響，提出了一種基于特征包支持向量機（ BOF-SVM）的手勢識別方法。采用SIFT算法提取手勢圖像局部不變性特征點，將手勢局部特征向量（尺度不變特征變換（ SIFT）描述子）進行K-means聚類生成視覺碼書，并通過視覺碼書量化每一幅手勢圖像的視覺碼字集合，以此獲得手勢圖像的固定維數的表征向量來訓練支持向量機（ SVM）多類分類器。該方法只需框定手勢所在區域，無需精確地分割人手。實驗表明，該方法對9種交互手勢的平均識別率達到92. 1%，并具有很好的魯棒性及實時性，能適應環境的變化。

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