【摘 要】
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手势识别的关键是手势分割。在现实应用中,手势图像因光照强度和复杂背景会存在不同程度的畸变,致使手势分割的精确程度降低以及分割消耗的时间增长。针对这一弊端,提出改进
【基金项目】
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国家自然科学基金NSFC-云南联合基金项目(U1802271);云南省少数民族文化精品工程项目
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手势识别的关键是手势分割。在现实应用中,手势图像因光照强度和复杂背景会存在不同程度的畸变,致使手势分割的精确程度降低以及分割消耗的时间增长。针对这一弊端,提出改进传统手势识别的思路。对手势进行主要特征点的提取,将多个先验图像减至单个先验图像,缩短了手势分割所需的时间;将YCBCR色度空间和粒子滤波跟踪算法相融合,更新参数阈值,优化边缘去噪。该方法将手势分割的准确度提升至96%以上,用时降至2ms以内,精准程度高,所耗时间短,在复杂环境下的识别效率高。
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