| 题名 | 基于SAE-PCA模型的ASL字母识别方法研究; Research on ASL Character Recognition Based on SAE-PCA Model |
| 作者 | 吴伟 |
| 答辩日期 | 2014 ; 2014 |
| 导师 | 李绍滋 |
| 关键词 | ASL 手势分割 手势识别 卷积神经网络 PCA ASL Gesture segmentation Gesture recognition Convolution neural |
| 英文摘要 | 手势识别是新一代人机交互技术中一个重要的研究方向，因此有着广阔的应用前景。通常可以将手势识别过程分为检测和识别两个步骤，但是由于视角的不同、光照的变化、复杂的背景、目标的遮挡等因素，从图片或者视频中把手势区域检测出来并对其识别是非常有挑战的。 本文最终是完成基于Kinect实时的ASL字母识别系统，ASL库是包含有24个英文字母的静态手势图片库，其中手势的背景、光照较复杂，且有些手势的形状非常接近，因而比较难区分。文章主要研究的内容及创新点如下： 1.提出了基于在线肤色学习的手势分割方法。利用Kinect的第三方库函数进行手势跟踪，找到手势点并以该点为中心截取出一个矩形区域，该区域包含整个...; Gesture recognition is an important research direction of the new generation human-computer interaction field, which has broad application prospects. Generally speaking, the process of gesture recognition can be divided into two steps: the detection and recognition. Due to the viewing angles, the changes in illumination, the cluttered background and the occlusion problems, detecting the gesture a...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_计算机技术; 学号：31520111153199 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=46730 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/84323]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴伟. 基于SAE-PCA模型的ASL字母识别方法研究, Research on ASL Character Recognition Based on SAE-PCA Model[D]. 2014, 2014. |
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论