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复杂环境下通用的手势识别方法
杜堃, 谭台哲
计算机应用
2016, 36 (7):
1965-1970.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.07.1965
用来解决手势识别中光照变化、背景干扰等问题的方法，往往计算量大，耗时长。针对这一问题，提出了一种复杂环境下通用的手势识别方法。该方法利用二进制方式实现支持向量机（SVM）模型并且使用位运算代替滑动窗口从而完成目标快速筛选，然后用统一计算设备架构（CUDA）实现卷积神经网络对初筛区域进行二次判断和识别。该方法不依赖于动态手势识别技术，可以应用于动态和静态的手势识别，能够同时处理光照变化、背景干扰的问题。实验结果表明所提算法的计算效率相比基于滑动窗口的算法有100至1000倍的提升，处理一幅图片的时间约为0.01 s。在修正后的Marcel数据集上实验结果达到了96.1%的准确率和100%的召回率。效率上的提升使得算法能够实时进行复杂环境下的手势识别。
参考文献 |
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