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面向投影—摄像交互环境下的多点手势识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对投影—摄像人机交互系统中手势指令描述困难、手势辨识度难以提高、多点手势交互实现困难的问题,将多点手势分解为2个或者2个以上的元手势的组合,它们之间满足一定的空间位置关系和时序逻辑;将经典的曲线形状描述方法Freeman链码应用于手势描述系统,采用该方法可以使手势描述满足形状不变性、唯一性和鲁棒性的特点;并结合改进的Hausdorff距离建立手势识别系统,在距离变换空间内,对交互人手势与事先建立的模板库进行匹配识别。实验结果表明,采用以上方法搭建的交互系统对手势具有较高的识别率,有很强的实用价值。 相似文献
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为提高室内定位算法定位的精度和实时性,提出一种改进的支持向量机(A-SVM)的室内指纹定位方法。利用SVM具有较好的学习和泛化能力的特点,把定位匹配转换为多分类问题。为克服SVM分类存在的片面性问题,提出基于SVM与反K近邻融合的位置指纹分类方法得到估计位置,并利用卡尔曼滤波对估计位置进行滤波处理。实验结果表明,算法有效减小了定位结果的波动性,与传统SVM相比具有较高的定位精度。 相似文献
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