基于深度置信网络和多模式特征的手语识别方法

摘要

本发明提供一种基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)和多模式特征的手语识别方法，涉及图像处理技术和机器学习领域。该方法包括：输入手语图像或视频，对手语图像进行预处理，提取方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)、局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)和Zernike矩等特征作为特征参数，利用深度置信网络进行训练和识别。本发明能实时识别图像中的手语信息，具有较高的识别准确率。