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为了实现复杂背景下的手势识别,并提高手势识别的精度和效率,提出了一种联合几何特征和隐马尔可夫模型(HMM)的手势识别算法。文中首先建立YCbCr颜色空间,使用肤色检测与区域标识法进行自适应手势分割;然后使用凸包算法检测指尖点和指蹼点,提取手部空间分布几何特征;最后建立隐马尔可夫模型,通过阈值判定完成手势识别。实验测试结果表明,在保证不同手势的高检测率和低误检率的同时,文中算法的旋转、平移和缩放不变性也得到了进一步提高,具有高鲁棒性与低复杂度。