基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法

摘要：

针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描述容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法.首先根据YCbCr和Nrg肤色模型的互补性以及背景模型有效去除复杂背景中的类肤色的特点,利用多特征相融合的手势分割方法提取手势区域;然后结合傅立叶描述子具有较好的轮廓描述能力和BP神经网络较强的自学习能力,利用傅立叶描述子-BP神经网络方法对手势进行识别.实验结果表明此方法具有较好的鲁棒性和较高的以别率.

关键词：手势识别、手势分割、傅立叶描述子、BP神经网络

所属期刊栏目：30

分类号：TP242.62(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60874103

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1232-1235