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摘要
本文提出一种基于变换特征和分层模型的静态手势检测方法,所采用的分层模型由一系列手势表观模型和一个总的判别模型构成,其中每个手势表观模型各包含一个通用模板和一系列子类模板。将这些模板作为转移函数,可以从原始的梯度方向直方图特征中得到一组新的特征表示,即变换特征。将此变换特征用于构造分层模型中的判别模型,可以实现背景与手势以及不同手势间的精确分类。为了提高检测速度,算法在初始阶段引入了肤色滤波器方法,用于排除大部分的非肤色区域。实验表明,所述算法能够有效处理视角变换、手势倾斜、自然形变等因素带来的手势表观波动,处理速度可达20帧/秒以上,在鲁棒性和计算效率方面均体现了明显的优势。
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