[发明专利]一种基于机器学习的静态手势识别方法在审
| 申请号： | 201910422669.2 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110147764A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 林丽媛;陈静瑜;刘冠军;程自祥;周卫斌;许国;申川 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300222 天津市河西区大沽*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的手势识别方法。该系统以计算机视觉为基础，将采集的手势图进行处理和分类，运用SVM支持向量机进行手势的分类和识别。具体过程为：通过彩色摄像头采集手势彩色图，将采集图片分为训练集和测试集，经过数字图像处理，减少其他像素点对手势识别的干扰；然后将处理后的手势图的Hu矩与HOG特征结合，提高手势识别的准确率和速度；将采集处理的手势图分成训练集和测试集通过SVM支持向量机进行手势的分类和识别，最终完成快速准确的手势识别。本发明方法简便，成本低，应用范围广，为实现手势控制的准确性提供良好的基础，可应用于人机交互、有奖竞猜等多种娱乐活动。 | ||
| 搜索关键词： | 手势 手势识别 基于机器 测试集 训练集 采集 分类 静态手势识别 数字图像处理 彩色摄像头 计算机视觉 应用范围广 采集处理 人机交互 手势控制 娱乐活动 彩色图 像素点 准确率 学习 应用 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的手势识别方法，其特征在于，以计算机视觉和机器学习为基础，通过彩色摄像头采集手势彩色图，将采集图片分为训练集和测试集，经过数字图像处理，将Hu矩与HOG特征结合运用SVM支持向量机算法进行手势的分类和识别。
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