%0 Journal Article
%T 采用sift-bow和深度图像信息的中国手语识别研究
%A 杨全？
%A 彭进业？
%J 计算机科学
%D 2014
%X 将深度图像信息引入手语识别的研究,提出了一种基于di_camshift(depthimagecamshift)和sift-bow(scaleinvariantfeaturetransform-bagofwords)的中国手语识别方法。该方法将kinect作为视频采集设备,在获取手语彩色视频的同时得到其深度信息；首先计算深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置,通过调整搜索窗口对手势进行准确跟踪；然后使用基于深度积分图像的ostu算法分割手势并提取其sift特征,进而构建sift-bow作为手语特征并用svm进行识别。实验结果表明,该方法单个手语字母最好识别率为99.87%,平均识别率96.21%。
%K sift-bow
%K di_camshift
%K 深度图像
%K kinect
%K 手语识别中图法分类号tp311文献标识码a
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140266&flag=1