基于自适应子空间在线PCA的手势识别

基于视觉的手势识别系统的学习一般是离线的，导致系统对新手势的正确识别需要重新离线学习，因此系统实时性、可扩展性和鲁棒性较差，不适合认知发育的智能框架．文中提出了基于自适应子空间在线PCA的手势识别方法．该方法通过计算样本投影系数向量的PCA来实现子空间在线更新，并根据新样本与已学习样本的差异程度，调整子空间更新策略，使算法自适应于不同情况，减少计算和存储开销，实现增量的在线地学习和识别手势的目的．实验表明，本文方法能处理未知手势问题，实现手势在线积累和更新，逐渐增强系统识别能力．