| 融合多特征和压缩感知的手势识别 |
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| 引用本文： | 张汗灵,李红英,周 敏.融合多特征和压缩感知的手势识别[J].湖南大学学报(自然科学版),2013,40(3):87-92. |
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| 作者姓名： | 张汗灵 李红英 周 敏 |
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| 作者单位： | 1. 湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410082
2. 国家安全生产监督管理总局,北京,100713 |
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| 基金项目： | 国家林业公益性行业科研专项项目 |
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| 摘 要： | 基于压缩感知理论,提出了一种新的手势识别方法,考虑到单个特征的局限性,结合Zernike矩和HOG描述符从全局和局部角度描述手势外观和形状.训练阶段提取手势训练图像的Zernike矩和HOG特征构建字典,识别阶段提取待测样本特征,将其表示成相应训练字典的稀疏线性组合,采用求解l1范数的最优化问题实现分类.实验结果证明,和目前应用较广的手势识别方法相比,该方法具有较强的竞争性,而且通过融合两种形状特征,对光照、尺度、旋转等变化更具鲁棒性.
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| 关 键 词： | 手势识别 压缩感知 凸优化 Zernike矩 HOG描述符 |
Hand Posture Recognition Based on Multi-feature and Compressive Sensing |
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| ZHANG Han-ling,LI Hong-ying,ZHOU Min.Hand Posture Recognition Based on Multi-feature and Compressive Sensing[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2013,40(3):87-92. |
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| Authors: | ZHANG Han-ling LI Hong-ying ZHOU Min |
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| Institution: | 1.College of Information Science and Engineering,Hunan Univ,Changsha,Hunan 410082,China; 2.State Administration of Work Safety,Beijing 100713,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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