基于LBP和PCA机器学习的手势识别算法

王景中; 李萌

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基于LBP和PCA机器学习的手势识别算法

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为解决听力障碍者与无障碍者的信息交流问题,对哑语手势自动识别技术进行研究;提出了一种改进的手势识别算法;首先通过YUV肤色分割、图像差分、连通域检测等算法进行预处理,获取完整的手型区域图像;然后对手型的二值图像进行轮廓检测,采用LBP变换与主成分分析进行特征提取与压缩;最后运用支持向量机的机器学习算法构建分类器,对哑语手势进行分类识别;通过对630张手势图像进行实验,结果表明,提出的算法有效提高了识别率与速度,识别率达到94.22％,速度达到0.29s/幅,可以满足哑语交流的实时性要求.

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来源
《计算机测量与控制》 |2015年第4期|1320-13221326|共4页
作者
王景中; 李萌;
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作者单位

北方工业大学信息工程学院;

北京 100144;

北方工业大学信息工程学院;

北京 100144;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
手势识别; 局部二值模式; 主成分分析; 支持向量机; 机器学习;

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