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一种基于eSC和HOG的自适应HMM的手语识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于eSC和HOG的自适应HMM的手语识别方法，包括：步骤S1、对手语的轨迹进行基于密度的采样处理，再进行形状上下文特征的提取并结合金字塔处理方法，获得包含了空间和时间上信息的eSC特征；步骤S2、对于手型特征，通过从图像数据中提取出包含手的矩形框，在框中进行HOG特征的提取，从而实现对手型特征的描述；步骤S3、基于提取出的eSC特征与HOG特征建立自适应HMM模型；步骤S4、对于待识别的数据，通过步骤S1与步骤S2提取出eSC特征与HOG特征，再基于所述自适应HMM模型对待识别的数据中提取出的eSC特征与HOG特征进行识别，获得识别结果。通过采用本发明公开的方法能够显著的提高手语识别正确率。

著录项

  • 公开/公告号CN105893942B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学技术大学;

    申请/专利号CN201610186434.4

  • 发明设计人 周文罡;张继海;李厚强;

    申请日2016-03-25

  • 分类号G06K9/00(20060101);

  • 代理机构11260 北京凯特来知识产权代理有限公司;

  • 代理人郑立明;郑哲

  • 地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号

  • 入库时间 2022-08-23 10:30:45

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-26

    授权

    授权

  • 2016-09-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20160325

    实质审查的生效

  • 2016-09-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20160325

    实质审查的生效

  • 2016-08-24

    公开

    公开

  • 2016-08-24

    公开

    公开

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