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1.
针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描述容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法.首先根据YCbCr和Nrg肤色模型的互补性以及背景模型有效去除复杂背景中的类肤色的特点,利用多特征相融合的手势分割方法提取手势区域;然后结合傅立叶描述子具有较好的轮廓描述能力和BP神经网络较强的自学习能力,利用傅立叶描述子-BP神经网络方法对手势进行识别.实验结果表明此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.  相似文献   
2.
有效和鲁棒的手势跟踪是动态手势识别的前提,针对手势及其运动的特点,提出了结合Kalman滤波器和肤色模型的手势运动目标跟踪方法.首先通过背景差法和YCb’Cr’空间上的椭圆肤色模型检测出手部运动目标,通过目标区域的空间结构参数来设置Kalman滤波器的各项运动参数,然后计算空间结构特征的跟踪匹配函数对目标预测位置进行修正,获得运动手势目标区域及其运动轨迹.实验结果表明,所提方法能有效地跟踪手势,并能较好地适应手势在运动过程中的手形变化、轨迹转弯等情况,检测准确,鲁棒性高.  相似文献   
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