【摘 要】
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提出基于深度信息与深度置信网络（DBN）的手势检测与识别算法.首先通过Kinect提供的深度信息定位手势区域,并找出手势区域的方向线,根据方向线的角度把手势旋转成垂直向上.结合
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室
【基金项目】
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福建省教育厅项目(JA15302,JAT160307,JAS151296);厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室开放课题(600005-Z17X0002)
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提出基于深度信息与深度置信网络（DBN）的手势检测与识别算法.首先通过Kinect提供的深度信息定位手势区域,并找出手势区域的方向线,根据方向线的角度把手势旋转成垂直向上.结合手掌形状特征实现手势分割得到二值化的手势图像.在此基础上,利用深度置信网络进行识别.通过深度信息,去除了复杂背景的干扰.利用方向线使得手势具有抗旋转性.利用深度置信网络无需其他特征提取.实验结果表明,本文检测手势区域准确,计算量较小,能够快速地实现手势识别,并能够获取较高的识别率.
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