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          基于多特征SVMs分類器的手語識別*

          • 在手語識別的研究中,手語圖像全局特征與局部特征相融合的方法可以準(zhǔn)確地表征手語手勢特征。本文在不進(jìn)行圖像分割的情況下提取手語圖像的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)行手語識別,單個手語字母最好識別率可達(dá)到99.4872%,平均識別率95.556%。
          • 關(guān)鍵字: 手語  7Hu矩  SIFT  SVMs  核函數(shù)  200904  
          共1條 1/1 1

          核函數(shù)介紹

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