基于SVM和组合优化模型的手势识别

• 作 者: 蔡芝蔚 吴淑燕 宋俊锋
• 机 构: 丽水学院工程与设计学院,浙江丽水,323000
• 出 处: 系统仿真学报
• 发表日期: 2016年8期
• 关键词: gesture recognition support vector machine combinatorial optimization feature ex

针对手势识别进行了相关研究,通过采用机器学习中的SVM(Support Vector Machine)算法对手势识别中的有关特征进行了提取,再利用ANN(Artifical Neural Network)、HMM(Hidden Markov Model)和DTW(Dynamic Time Wrapping)三-种手势识别算法的组合优化思想对手势进行识别.实验结果表明,组合优化模型的手势识别方法具有较好的准确率,是一种有效的手势识别方法.