基于特征融合的静态手势识别
缑新科
王瑶
1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州 7300502.兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州 730050
摘要：手势识别具有比较广泛的运用,为了有效提高手势分类的实时性和准确性,提出一种基于HOG-LBP特征融合的方法.针对方向梯度直方图(HOG)特征描述算子的冗余信息过多、检测速度慢等不足,提出了主成分分析法(PCA)对HOG特征降维再与局部二值模式(LBP)特征进行融合的方法,最后用支持向量机(SVM)实现手势的分类识别.实验中,采用C++结合Opencv实现了提出的方法.实验表明该算法在识别上有更好的准确性和实时性.
关键词：手势识别HOGPCALBPSVM
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1336-1340 )
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