基于手势几何分布特征的手势识别

摘要：

针对手势受缩放、旋转的影响导致识别率低的问题,提出了一种基于手势几何分布的特征提取方法用于手势识别.首先对分割后的手势图像进行归一化,并计算手势主方向和手势轮廓的最小外接矩形的宽长比,利用相似度函数进行初步识别,筛选出部分候选手势;再利用轮廓分割法统计手势轮廓点在极坐标内的分布情况,使用修正Haus-dorff距离作为相似性度量的方法识别出最终手势.实验结果表明,所提方法能够快速且准确地识别各类手势,平均识别率达到92.89％,误识率降低到3.53％,识别速度较同类算法提高了4.2倍.

关键词：手势主方向、几何分布、特征提取、轮廓分割、修正、Hausdorff距离、手势识别

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国博士后科学基金2015M570228

在线出版日期：2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：246-249,262