一种基于RGB-D图像的手语字母识别方法

摘要

本发明公开了一种基于RGB-D图像的手语字母识别方法，属于计算机视觉的行为识别技术领域。该方法根据不同的手语字母类型具有不同的手型纹理信息，对RGB-D摄像机获取的RGB-D图像视频帧提取梯度方向直方图特征和超法向量特征，采用主成分分析与线性判别分析相结合的方法进行特征属性优化处理，获取具有显著性的特征属性，并进一步对特征进行分组词典稀疏表示；采用对比数据挖掘技术，获取各个手语字母类别中具有代表性的模板实例；最后采用基于贪婪思想的分层判决策略，先采用非参数的k最近邻分类器将易分的手语字母类别快速分类，对于难以区分的手语字母采用训练的基于模板的支持向量机模型进行判决。相比现有技术，本发明的识别准确度及识别效率均较高。