【摘 要】
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听力语言残疾人没有办法像正常人一样交流沟通,且受教育程度较低,大部分时间无法及时表达自己的诉求,因此,手语识别的应用显得尤其重要。在手语识别实际应用场景中,周围环境
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听力语言残疾人没有办法像正常人一样交流沟通,且受教育程度较低,大部分时间无法及时表达自己的诉求,因此,手语识别的应用显得尤其重要。在手语识别实际应用场景中,周围环境的影响会给识别带来巨大的挑战,导致复杂背景下手语识别效果较差。手语包括静态手语和动态手语,动态手语可由一系列相互关联的静态手语构成,所以静态手语识别是动态手语识别的基础,本文专注基于视觉的复杂背景下的静态手语识别研究。目前的手语识别包括两部分,手势分割和识别。在进行分割时,最常用且高效的算法是肤色聚类方法,但类肤色等复杂背景会导致手势分割时间长和识别率低,针对此问题,提出了一种基于视觉的复杂背景下的静态手语识别研究。首先将小波变换算法与GrabCut算法结合对图像进行手势分割,GrabCut算法避免了类肤色背景和其他物体的干扰,小波变换算法缩短了分割时间,然后再对目标手语通过Alexnet卷积神经网络进行分类,卷积网络模型是在Caffe框架下进行训练的。本实验数据共采集11400张,其中包含30个不同类型的手语图像。在进行手语识别实验时,随机选取3000张作为测试集,其余图像作为训练集。实验结果表明,该方法在光线、平移、旋转和复杂背景等问题的影响下均能得到较高的识别率,本文提出的方法比YCbCr肤色聚类结合Alexnet方法识别率提高了3.7%,小波变换与GrabCut结合的算法分割时间比单独使用GrabCut缩短了2.032s。
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