[发明专利]一种基于多特征融合的静态手势图像识别方法有效
| 申请号： | 201911336419.3 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111160194B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 田秋红;包嘉欣;杨慧敏;陈影柔 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/50;G06V10/56;G06V10/46;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征融合的静态手势图像识别方法。利用综合多要素的图像处理方法对原始的手势图像进行分割，然后对分割后的手势图像进行局部特征提取，局部特征包含Gabor特征、HOG特征和Hu矩特征；将原始的手势图像转换成灰度图像，然后构建了一个双通道卷积神经网络分别提取手势图像的特征，将提取的特征进行求和作为深层次特征；将手势图像的局部特征和深层次特征进行融合，获得融合特征；将融合特征输入到分类器中分类获得不同类别的概率，以最大概率的类别作为手势图像中的手势类别识别结果。本发明提出的方式能够解决复杂背景下的26种手势字母的识别问题，且获得了较高的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 静态 手势 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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