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基于多特征SVMs分類器的手語識別*

  • 在手語識別的研究中，手語圖像全局特征與局部特征相融合的方法可以準確地表征手語手勢特征。本文在不進行圖像分割的情況下提取手語圖像的7Hu不變矩特征量、SIFT等多種特征，在進行了多特征融合后，分別采用基于線性核函數(shù)的SVMs和基于徑向基核函數(shù)的SVMs作為分類器進行手語識別，單個手語字母最好識別率可達到99.4872%，平均識別率95.556%。
  • 關(guān)鍵字： 手語  7Hu矩  SIFT  SVMs  核函數(shù)  200904  
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