| 基于LSSVM的静态手势识别 |
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| 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. |
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| 作者姓名： | 段洪伟 陈一民 林锋 |
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| 作者单位： | 上海大学,计算机工程学院,上海,200072 |
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| 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。
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| 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 |
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| 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. |
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| Authors: | DUAN Hong-wei CHEN Yi-min LIN Feng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine LSSVM pattern recognition classifier |
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