手势语言识别的神经网络方法
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TP391.4 TP183

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Gesture Recognition for Human-computer Interaction by Using Neural Networks
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    摘要:

    提供了一种用于人机交互(HCI)的手势语言可视化识别方法。该方法包括用于几种控制命令的手势的探测、分割、特征提取及识别,第一步的处理都用到了神经网络方法,像肤色探测、主元分析(PCA)以及在编码识别。实验结果显示正确识别率高达94%。

    Abstract:

    For the purpose of human-computer interaction(HCI),a visual approach based on gesture recognition is proposed in this paper.The technique essentially includes detection and segmentation,feature extraction,and recognition of a number of gestures which are assigned as some control commands.Each of the processing stages employs a neural network for skin-color detection,principal component analysis(PCA) as well as clustering encoding of the hand-gestures.Details of the approach and experiment results are provided.The experimental recognizing accuracy is 94 %.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

袁景和 王勇 等.手势语言识别的神经网络方法[J].光电子激光,2002,(7):733~736,743

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