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          基于多特征SVMs分類(lèi)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(xiàn)性核函數(shù)的SVMs和基于徑向基核函數(shù)的SVMs作為分類(lèi)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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