Interactive gesture feature recognition method in 3D virtual laboratory based on mobile terminal

机译：基于移动终端的3D虚拟实验室互动手势功能识别方法

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In order to further improve the accuracy of laboratory interactive gesture recognition. Therefore, this paper proposes an interactive gesture feature recognition method for 3D virtual laboratory under mobile terminal, which extracts gradient direction histogram and local binary pattern features respectively, and carries out feature fusion. The fusion features include not only the gradient direction information of the local region of the image, but also the texture information, which can more comprehensively describe the gesture features. The fusion feature vector is input into SVM classifier to complete gesture recognition. Experiments show that the method of gesture recognition in 3D virtual laboratory under mobile terminal has higher accuracy than traditional methods. In this experiment, a variety of gestures are recognized, and the maximum recognition rate is significantly improved.

机译：为了进一步提高实验室互动手势识别的准确性。因此，本文提出了一种在移动终端下的3D虚拟实验室的交互式手势特征识别方法，其分别提取梯度方向直方图和局部二进制图案特征，并进行特征融合。融合特征不仅包括图像的局部区域的梯度方向信息，而且包括纹理信息，也可以更全面地描述手势特征。融合特征向量被输入到SVM分类器中以完成手势识别。实验表明，在移动终端下的3D虚拟实验室中的手势识别方法比传统方法更高。在该实验中，认识到各种手势，并且最大识别率明显改善。

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来源
《International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing》|2021年|769-772|共4页
会议地点
作者
Dan Zhao;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Support vector machines; Histograms; Image recognition; Three-dimensional displays; Signal processing algorithms; Gesture recognition; Signal processing;

机译：支持向量机;直方图;图像识别;三维显示器;信号处理算法;手势识别;信号处理;

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