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基于关键帧的多级分类手语识别研究 被引量:9
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作者 姜华强 潘红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期491-493,共3页
提出了一种基于关键帧识别的多级分类的手语识别方法,该方法采用HDR(多层判别回归)/DTW(动态时间规正)模板匹配多级分类方法。根据手语表达由多帧构成的特点,采用SIFT(尺度不变特征变换)算法定位获取手语词汇的关键帧,并提取其特征向量... 提出了一种基于关键帧识别的多级分类的手语识别方法,该方法采用HDR(多层判别回归)/DTW(动态时间规正)模板匹配多级分类方法。根据手语表达由多帧构成的特点,采用SIFT(尺度不变特征变换)算法定位获取手语词汇的关键帧,并提取其特征向量;根据手语词汇的关键帧采用HDR方法缩小搜索范围,然后采用DTW比较待识别的手语词特征与该范围内每一个手语词进行匹配比较,计算概率最大的为识别结果。这种方法在相同识别率的情况下比HMM识别方法速度提高近8.2%,解决了模板匹配法在大词汇量面前识别率快速下降的问题。 展开更多
关键词 手语识别 多层判别回归方法 模板匹配
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