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杂志ISSN号
基于Leap Motion的手语识别算法优化
作者姓名:
杜淑颖
何望
作者单位:
1. 徐州生物工程职业技术学院信息管理学院;2. 中国矿业大学计算机科学与技术学院
摘 要:
Leap Motion设备产生的数据在虚拟环境中可以进行手势识别。通过识别和跟踪用户的手来生成虚拟3D手部模型,从而获取手势信息。本文设计了一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)分类算法来学习从Leap Motion中所获取的手势信息的系统,根据手势特征的重要性赋予不同权值,可进一步提高分类准确率,实现手语信息的识别输入。测试结果表明,识别准确率为86.1%,手语打字输入识别速度为每分钟13.09个字符,可显著提高聋哑人与正常人之间沟通的便捷性。
关 键 词:
Leap Motion
手势识别
隐马尔可夫模型
手语翻译
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