基于手语视觉单词特征的手语字母识别研究

杨全; 彭进业

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基于手语视觉单词特征的手语字母识别研究

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为有效识别手语字母,提出一种手语视觉单词(SLVW)的识别方法.采用Kinect获取手语字母视频及其深度信息,在深度图像中,通过计算获得手语手势的主轴方向角和质心位置以调整搜索窗口,利用基于深度图像信息的DI_CamShift方法对手势进行跟踪,进而使用基于深度积分图像的Ostu方法分割手势,并提取其尺度不变特征变换数据.将局部特征描述子表示的图像小区域量化生成SLVW,统计一幅手语图像中的视觉单词频率,用词包模型表示手语字母,并用支持向量机进行识别.实验结果表明,该方法不受颜色、光照和阴影的干扰,具有较高的识别准确性和鲁棒性,对复杂背景手语视频中的30个手语字母的平均识别率达到96.21％.

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来源
《计算机工程》 |2014年第4期|192-197202|共7页
作者
杨全; 彭进业;
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作者单位

西北大学信息科学与技术学院;

西安710127;

西北大学信息科学与技术学院;

西安710127;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
手势跟踪; 手语视觉单词; Ostu方法; 深度图像; 词包; 手语字母;

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