基于多特征提取和SVM分类的手势识别

作     者：刘小建 张元 LIU Xiao-jian;ZHANG Yuan

作者机构：中北大学计算机与控制工程学院山西太原030051 

基　　金：山西省国际科技合作计划基金项目(2014081012) 山西省科技攻关基金项目(2015031003-3) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2017年第38卷第4期

页      码：953-958页

摘      要：针对手势识别过程中分割出的手势不精确、利用单特征识别时识别率低等问题,提出一种使用深度信息进行多特征提取的手势识别算法。利用Kinect得到深度信息并完成人手定位,将手部区域细分成手掌区域、指尖区域和手臂区域;提出3个不同的特征描述子,即指尖点到手掌中心点的距离、指尖点到手掌平面的距离以及手掌区域特征;应用一个多分类的支持向量机(SVM)分类器对手势进行分类,在所建手势数据库中完成算法验证。实验结果表明,该算法能够精确分割手部区域,手势识别率得到很大提高。

主 题 词：深度图像 视觉特征 多特征提取 SVM分类 手势识别 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2017.04.021

馆 藏 号：203228379...