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基于多特征SVMs分類器的手語(yǔ)識(shí)別*

  • 在手語(yǔ)識(shí)別的研究中，手語(yǔ)圖像全局特征與局部特征相融合的方法可以準(zhǔn)確地表征手語(yǔ)手勢(shì)特征。本文在不進(jìn)行圖像分割的情況下提取手語(yǔ)圖像的7Hu不變矩特征量、SIFT等多種特征，在進(jìn)行了多特征融合后，分別采用基于線性核函數(shù)的SVMs和基于徑向基核函數(shù)的SVMs作為分類器進(jìn)行手語(yǔ)識(shí)別，單個(gè)手語(yǔ)字母最好識(shí)別率可達(dá)到99.4872%，平均識(shí)別率95.556%。
  • 關(guān)鍵字： 手語(yǔ)  7Hu矩  SIFT  SVMs  核函數(shù)  200904  
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7hu矩介紹

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