【摘 要】
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本文提出一种用于手势识别的新方法,它将图像的方向直方图矢量(OHV)与神经网络相结合.其特点在于选用图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量,该特征矢量对于光线和手的平移
【基金项目】
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山东省自然科学基金(No.Y2001G04)
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本文提出一种用于手势识别的新方法,它将图像的方向直方图矢量(OHV)与神经网络相结合.其特点在于选用图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量,该特征矢量对于光线和手的平移变化具有较强的鲁棒性,这正是手势识别所要解决的关键问题.在训练阶段,首先需要建立手势样本的特征矢量库;在识别阶段,本文选用三层BP网络作为分类器,获得了90%以上的识别率.本文还对手势进行一定角度的旋转后的识别进行了讨论,识别结果达到预期要求.
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