为提高动态手势识别的精确性,在手势特征提取、动态手势识别等方面进行实验研究。采用基于肤色模型的分割方法对手势图像进行处理,分别对手势轮廓特征和手势运动特征进行提取,提出基于HMM-NBC模型的手势识别算法,定义10种手势并建立动态手势样本库,进行手势识别研究,并与支持向量机手势识别算法相比较,研究表明:HMM-NBC模型算法的手势识别速度明显高于支持向量机算法,具有较高的识别率,平均手势识别率为88.8%。
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