【摘 要】
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近些年来，手势交互技术得到了很大发展，其中基于计算机视觉的连续手势识别因为其自然性和便捷性在大型互动娱乐、互动教育等方面得到了广泛应用。在连续手势识别过程中，首先
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室 北京 100190
【出 处】
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第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
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近些年来，手势交互技术得到了很大发展，其中基于计算机视觉的连续手势识别因为其自然性和便捷性在大型互动娱乐、互动教育等方面得到了广泛应用。在连续手势识别过程中，首先需要解决手势分割问题，即确定连续手势数据流中的手势的起点和终点，此问题已有的解决方案多存在计算量大效率低的缺点；然后需要解决独立手势识别问题，即识别出完成分割的独立手势的所属种类，此问题已有的解决方案多存在训练参数设定过程复杂的缺点。本文对这两个问题做出两点优化，其一，提出了一种基于隐状态模式归一化的方法对连续手势进行分割，提高了手势分割的效率。其二，提出了一种基于参数自反馈调节的独立手势训练和识别方法，降低了独立手势训练的难度，并提高了识别的精度。实验证明，本文提出的基于双重优化的连续手势识别方法与原有方法相比在精度和效率上都有较大提升。
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