文献类型：期刊文章

作　　者：刘江华[1] 陈佳品[1] 程君实[1]

机构地区：[1]上海交通大学信息存储研究中心,上海200030

出　　处：《红外与激光工程》

年　　份：2002

卷　　号：31

期　　号：6

起止页码：499-503

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出并实现一个用于人机交互的静态手势识别系统。基于皮肤颜色模型进行手势分割,并用傅里叶描述子描述轮廓。采用针对小样本特别有效且范化误差有界的支持向量机方法:最小二乘支持向量机(LS SVM)作为分类器。提出了LS SVM的增量训练方式,避免了费时的矩阵求逆操作。为实现多类手势识别,利用DAG(DirectedAcyclicGraph)将多个两类LS SVM结合起来。对26个字母手势进行识别,与多层感知器、径向基函数网络等方法比较,LS SVM的识别率最高,为93.62%。

关 键 词：人机交互 手势识别 傅里叶描述子 最小二乘支持向量机 增量训练算法  多类分类

分 类 号：TP391.4]