基于视频数据特性的动态手势识别

摘要：

针对现有动态手势识别方法环境适应性低、计算复杂的问题,提出了一种基于视频数据特性的动态手势识别方法.使用基于密度的聚类算法DBSCAN直接从视频编码数据中的运动矢量提取出运动趋势特征,再通过随机森林分类运动趋势,结合卷积神经网络(CNN)提取的手型特征识别动态手势.实验结果表明,该方法对剑桥大学和美国西北大学数据集中动态手势的平均识别率分别达到94.22％和94.48％,并且与CNN结合长短期记忆网络的识别方法相比,手势识别时间减少了85％.在背景图像复杂且光照条件不足时,该方法仍然能够维持较高的识别率,表现出较好的鲁棒性.

关键词：动态手势识别、运动矢量、DBSCAN、随机森林、卷积神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;陕西省国际科技合作计划项目;榆林市科技计划项目

在线出版日期：2021-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：91-97