文件名称：基于多特征加权融合的静态手势识别
文件大小：1.55MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:41:47
手势识别 多特征加权融合 局部特征 双通道 深层次特征
针对人工提取特征的单一性及卷积神经网络提取特征的遗漏性问题, 提出了一种基于多特征加权融合的静态手势识别方法. 首先, 提取分割后的手势图像的傅里叶和Hu矩等形状特征, 将两者融合作为手势图像的局部特征; 设计双通道卷积神经网络提取手势图像的深层次特征, 采用主成分分析方法对提取的特征进行降维; 然后, 将提取的局部特征和深层次特征进行加权融合作为手势识别的有效特征描述; 最后, 使用Softmax分类器进行手势图像分类. 实验结果验证了提出方法的有效性, 在手势图像数据集上的识别准确率达到了99%以上.