一种基于eSC和HOG的自适应HMM的手语识别方法

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。