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刘新华,胡琴,赵子谦,旷海兰,马小林
收稿日期:
2019-01-14
修回日期:
2019-03-13
发布日期:
2019-04-15
出版日期:
2019-04-15
通讯作者:
胡琴
Received:
2019-01-14
Revised:
2019-03-13
Online:
2019-04-15
Published:
2019-04-15
摘要: 针对动态手势识别背景要求严格,分类准确率不高的问题,提出了一种结合深度信息和彩色信息,基于RFC多模型融合的动态手势识别方法。首先通过引入目标检测框架得到准确实时的人手检测,然后分别针对彩色图和深色图设计人手分割方法;其次,将彩色图和深度图先后输入的2维卷积神经网络及2层长短期记忆网络以提取空间和时间特征,然后训练特征分类器;最后将彩色图分类器和深度图分类器的输出作为样本,利用多模型融合方法训练RFC模型。实验验证阶段共邀请5名志愿者重复23种不同手势,得到10876张彩色图和609个动态手势序列。实验结果表明,该算法能准确检测和分割彩色图和深度图,经过多模型融合后分类准确率达到99.7%,具有良好的实用性。并在SKIG公共数据集上,该算法准确率达到98.5%。
中图分类号:
刘新华 胡琴 赵子谦 旷海兰 马小林. 复杂环境下多模型融合的动态手势识别方法[J]. 计算机应用, DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010099.
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