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基于LSSVM的静态手势识别
引用本文:段洪伟,陈一民,林锋. 基于LSSVM的静态手势识别[J]. 计算机工程与设计, 2004, 25(12): 2352-2353,2368
作者姓名:段洪伟  陈一民  林锋
作者单位:上海大学,计算机工程学院,上海,200072
摘    要:
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM),是基于统计学习理论的一种新的模式识别方法,较好地解决了小样本学习问题。通过使非线性空间变换为线性空间,降低了算法的复杂性。LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)由于使用线性等式代替了标准的SVM算法中的线性不等式,进一步降低了运算量。利用傅立叶描述子获取静态手势特征向量,通过LSSVM大尺度算法求解方程组来得到LSSVM分类器,进行静态手势识别,取得了较高的识别率。说明如何把静态手势识别结果应用到机器人远程控制中,提高人机交互的友好性。

关 键 词:手势识别 傅立叶描述子 分类器 统计学习理论 算法 机器人 支持向量机 线性空间 特征向量 求解
文章编号:1000-7024(2004)12-2352-02

Static gesture recognition based on LSSVM
DUAN Hong-wei,CHEN Yi-min,LIN Feng. Static gesture recognition based on LSSVM[J]. Computer Engineering and Design, 2004, 25(12): 2352-2353,2368
Authors:DUAN Hong-wei  CHEN Yi-min  LIN Feng
Abstract:
Keywords:support vector machine  LSSVM  pattern  recognition  classifier
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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