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动态手势检测与分类

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本文提出一种对视频流中的连续手势进行检测和分类的方法.检测的目的是找到这些手势的开始帧和结束帧.文中提出的融合音频和视觉信息的检测方法确保了检测结果的鲁棒性和正确率.对于检测得到的手势,本文首次提出一种通过在Grassmann流形下精确度量其协方差矩阵距离的分类方法以有效区分不同类的手势.本文的方法在ChaLearn Multimodal Gesture dataset2013上进行测试,取得了很高的识别率,Recall和Precision均达到93％以上.

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来源
《第十一届和谐人机环境联合会议》|2015年|228-233|共6页
会议地点葫芦岛
作者
Hanjie Wang; 王汉杰; Xiujuan Chai; 柴秀娟; Xilin Chen; 陈熙霖;
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作者单位

中国计算机学会;

中国图象图形学会;

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
手势检测; 图像分类; 协方差矩阵; Grassmann流形; 识别率;

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