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基于双重优化的连续手势识别方法

     

摘要

基于计算机视觉的连续手势识别因为其自然性和便捷性在大型互动娱乐、互动教育等方面得到了广泛应用.在连续手势识别过程中,解决手势分割问题的已有方案多存在计算量大效率低的缺点;解决独立手势识别问题的已有方案多存在训练参数设定过程复杂的缺点.针对这两个问题做出两点优化:其一,提出一种基于隐状态模式归一化的方法对连续手势进行分割,提高了手势分割的效率;其二,提出一种基于参数自反馈调节的独立手势训练和识别方法,降低了独立手势训练的难度,并提高了识别的精度.实验证明,提出的基于双重优化的连续手势识别方法与原有方法相比在精度和效率上都有较大提升.

著录项

  • 来源
    《图学学报》|2015年第1期|102-110|共9页
  • 作者单位

    中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京100190;

    四川大学软件学院,四川成都610225;

    中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京100190;

    中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京100190;

    中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京100190;

  • 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

    人机交互; 连续手势识别; 手势分割; 独立手势识别;

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