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题名手势特征提取与图像分割的优化研究
被引量：4
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作者
李逸琳
陶静
霍艺文
徐武
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机构
云南民族大学电气信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第2期161-165,206,共6页
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基金
国家自然科学基金NSFC-云南联合基金项目(U1802271)
云南省少数民族文化精品工程项目。
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文摘
手势识别的关键是手势分割。在现实应用中,手势图像因光照强度和复杂背景会存在不同程度的畸变,致使手势分割的精确程度降低以及分割消耗的时间增长。针对这一弊端,提出改进传统手势识别的思路。对手势进行主要特征点的提取,将多个先验图像减至单个先验图像,缩短了手势分割所需的时间;将YCBCR色度空间和粒子滤波跟踪算法相融合,更新参数阈值,优化边缘去噪。该方法将手势分割的准确度提升至96%以上,用时降至2ms以内,精准程度高,所耗时间短,在复杂环境下的识别效率高。
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关键词
关键特征提取
肤色分割
优化去噪
阈值更新
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Keywords
Key feature extraction
Skin color segmentation
Optimized denoising
Threshold updating
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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