基于特征融合的静态手势识别

摘要：

手势识别具有比较广泛的运用,为了有效提高手势分类的实时性和准确性,提出一种基于HOG-LBP特征融合的方法.针对方向梯度直方图(HOG)特征描述算子的冗余信息过多、检测速度慢等不足,提出了主成分分析法(PCA)对HOG特征降维再与局部二值模式(LBP)特征进行融合的方法,最后用支持向量机(SVM)实现手势的分类识别.实验中,采用C++结合Opencv实现了提出的方法.实验表明该算法在识别上有更好的准确性和实时性.

关键词：手势识别、HOG、PCA、LBP、SVM

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-08-21（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：1336-1340