基于HOG特征提取和SVM的手势识别方法研究

手势识别是人机交互领域的一种重要手段,针对手势形态多样性和背景的复杂性导致识别率不高的问题,提出一种融合HOG+SVM的手势识别方法,该方法有效提高手势识别率。首先建立手势样本数据集,选择轮廓信息完整的手势图像作为模板,为了验证分割的高效性,采集6类手势的6,000张样本,提取两种局部二值模式特征和一种方向梯度直方图,对形态学处理后手势样本集提取HOG特征并进行降维处理,目的是提高手势识别速度,然后对手势轮廓和质心位置提取不同形态手势多特征信息,对两种特征进行归一化处理,精确地对手势信息进行识别,得到不同形态手势的特征,将最终的手势分类特征通过SVM进行分类识别。实验结果表明,本文提出的手势识别方法在复杂环境下识别率达到95%,具有较强的鲁棒性,满足人机交互的需求。