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  • ISSN 1006-3080
  • CN 31-1691/TQ

基于深度图像HOG特征的实时手势识别方法

VanBang L E 朱煜 赵江坤 陈宁

VanBang L E, 朱煜, 赵江坤, 陈宁. 基于深度图像HOG特征的实时手势识别方法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2015, (5): 698-702.
引用本文: VanBang L E, 朱煜, 赵江坤, 陈宁. 基于深度图像HOG特征的实时手势识别方法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2015, (5): 698-702.
VanBang L E, ZHU Yu, ZHAO Jiang-kun, CHEN Ning. Real-Time Gesture Recognition Method Based on Depth Image HOG Features[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2015, (5): 698-702.
Citation: VanBang L E, ZHU Yu, ZHAO Jiang-kun, CHEN Ning. Real-Time Gesture Recognition Method Based on Depth Image HOG Features[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2015, (5): 698-702.

基于深度图像HOG特征的实时手势识别方法

基金项目: 

国家自然科学基金(61271349)

中央高校基本科研业务费专项资金(WH1214015)

详细信息
  • 中图分类号: TP181

Real-Time Gesture Recognition Method Based on Depth Image HOG Features

  • 摘要: 手势识别是模式识别领域的一个热点研究方向。提出了一种利用Kinect传感器深度图像进行手势分割的方法,并研究了基于灰度图像HOG特征的手势识别模型;深入研究了HOG特征,分析其特征向量特点,探讨了不同特征维数对训练机的影响及处理效率;通过SVM机器学习方法实现手势的分类识别,经过对大量实验样本的优化训练,获得了最优SVM参数,并进行分析、对比识别率。本文方法维数少、识别率高、运行速度快、性能稳定,能满足实时性手势识别的要求。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2014-12-01
  • 刊出日期:  2015-10-30

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