隋云衡
- 作品数：4 被引量：24H指数：2
- 供职机构：长安大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合肤色分割与手形匹配算法的静态手势检测被引量：5
- 2013年
- 着重研究了在特定环境中,如有人脸、类肤色对象以及无意义手势干扰下,通过结合自适应肤色分割模型和基于Hu矩的手形匹配的方式,实现静态手势的分割。由于该算法易受到人脸的干扰,所以在此之前通过人脸检测追踪技术,预先将人脸用黑色的圆形或矩形替代。在肤色分割基础之上的基于Hu矩的手形匹配算法,可以排除类肤色的对象和无意义的手势。实验结果表明,该方法能够解决上述环境下的手势检测问题。
- 杨磊隋云衡姚立虎
- 关键词：HU不变矩
- 复杂背景下基于视觉的手势检测与识别算法研究
- 基于视觉的手势识别技术是自然人机交互方式中一个非常重要的研究方向,在虚拟(增强)现实、机器人控制、智能家电、游戏控制以及人机手语翻译等领域有着广阔的应用前景。但是由于环境的复杂性和手势的多样性、随机性,使得基于视觉的手势...
- 隋云衡
- 关键词：多分类支持向量机计算机视觉
- 文献传递
- 融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别被引量：18
- 2014年
- 基于尺度不变特征变换的特征包(BoF-SIFT)支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果,但是计算复杂度高、实时性较差。为此,提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包(BoF-SURF)支持向量机(SVM)的手势识别方法。特征包模型中用快速鲁棒性特征(SURF)算法替换尺度不变特征变换(SIFT)算法提取特征,提高了实时性,并引入Hu矩描述手势全局特征,进一步提高识别率。实验结果表明,算法无论是实时性还是识别率都要高于BoF-SIFT支持向量机方法。
- 隋云衡郭元术
- 关键词：手势识别快速鲁棒特征HU不变矩支持向量机
