基于ABC优化的集成分类手势识别方法研究

作者：缑新科; 王润

来源：自动化技术与应用, 2022, 41(06): 112-116.

DOI：10.20033/j.1003-7241.(2022)06-0112-05

• HOG
• PCA
• 人工蜂群算法
• 集成分类器
• 手势识别

本文首先提取方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients,HOG）的特征，再结合主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)寻找最佳的特征维度。在此基础上提出了一种集成分类器，即以SVM、K临近算法(K-Nearest Neighbor,KNN)以及极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法为基分类器，通过人工蜂群（Artificial Bee Colony algorithm,ABC）算法为这三种分类器进行优化，从而形成一个性能更优的集成分类器。实验表明与单一分类器相比，在数据集Hand Postures中该集成分类器可以获取更好的手势识别效果。

• 单位
  兰州理工大学