基于平均邻域最大化的手势识别方法研究

摘要：

根据人机交互中手势控制系统的要求,提出一种基于平均邻域最大化(ANMM)算法的静态手势识别方法.将获得的二值化图像轮廓归一化到固定的解析度,构成多维向量,使用ANMM算法对同质相邻与异质相邻向量进行训练,计算出投影方向矩阵.将样本降维处理后,计算其在降维空间内与同质相邻和异质相邻向量的距离,判别样本所属分类.实验结果证明,该方法对静态手势的识别率可达90％以上.

关键词：手势识别、平均邻域最大化、特征提取、相邻同质、相邻异质、降维

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61103113

在线出版日期：2012-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：19-20,35