【摘 要】
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为了解决在类肤色背景下难以从图像中高效地分割出完整静态手势的问题,提出了基于质心分水岭算法(improved centroid watershed algorithm,ICWA)的静态手势分割模型。该ICWA
【机 构】
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成都信息工程大学软件工程学院;英国哈德斯菲尔德大学计算与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61203172);四川省科技厅应用基础项目(2018YYJC0994 and 2017JY0011);深圳市重大国际合作项目(GJHZ20160301164521358)
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为了解决在类肤色背景下难以从图像中高效地分割出完整静态手势的问题,提出了基于质心分水岭算法(improved centroid watershed algorithm,ICWA)的静态手势分割模型。该ICWA算法可以有效地减少图像梯度对手势分割的影响并完整地提取出肤色区域。此外,本文设计了一种将PCA(principal component analysis)降维和凸性检测算法相结合的方法,可以根据对凸点准确提取手腕的割线。最后,本文利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)在标准数据库上进行了初步的手势自动识别实验。实验结果表明该分割模型对于9种静态手势的平均识别率达到了97.85%。
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