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伴随虚拟现实（Virtual Reality,VR）技术的发展,以及人们对人机交互性能和体验感的要求提高,手势识别作为影响虚拟现实中交互操作的重要技术之一,其精确度急需提升[1].针对当前手势识别方法在一些动作类似的手势识别中表现欠佳的问题,提出了一种多特征动态手势识别方法.该方法首先使用体感控制器Leap Motion追踪动态手势获取数据,然后在特征提取过程中增加对位移向量角度和拐点判定计数的提取,接着进行动态手势隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的训练,最后根据待测手势与模型的匹配率进行识别.从实验结果中得出,该多特征识别方法能够提升相似手势的识别率. 相似文献
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针对岩石薄片全幅面偏光采集中,部分视域采集的图像会存在离焦模糊问题.本文提出一种模糊图像检测方法,能在薄片全幅面采集的大量偏光图像中,自动检测出存在离焦模糊的视域.由于图像模糊会导致图像空间域和频率域的一些特征产生变化,因此本文结合空间域和频率域方法,对图像分块进行模糊评价得到模糊度图,由该图统计特性将图像区分为清晰图... 相似文献
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