| 一种改进的DAGSVM 手势识别方法及其应用 |
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| 作者姓名： | 蔡军 李晓娟 张毅 罗元 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心,智能系统及机器人研究所,重庆400065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目,国家自然科学基金项目,轮椅式机器人导航与控制习用研究,科技部"基于多模人机接口技术的智能轮椅"国际合作项目 |
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| 摘 要： | 在支持向量机多分类方法基础上,提出了一种改进的有向无环图支持向量机( Directed
Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM) 手势识别方法。首先根据Kinect 采集到
的场景深度信息将前景和背景分开,分割得到手,然后提取其特征向量,利用特征向量训练多
个SVM 两分类器,采用DAG 拓扑结构构成DAGSVM 多分类器,并对其结构排序进行改进。
实验证明,与其他支持向量机多分类方法相比,改进后的DAGSVM 分类器能够达到更高的识
别率,并将这个手势识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。
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| 关 键 词： | 改进的有向无环图支持向量机 深度信息 手势识别 智能轮椅 |
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