动态手势检测与分类

提出一种对视频流中的连续手势进行检测和分类的方法.检测的目的是找到这些手势的开始帧和结束帧.提出的融合音频和视觉信息的检测方法确保了检测结果的鲁棒性和正确率.对于检测到的手势，提出一种通过在Grassmann流形下精确度量其协方差矩阵距离的分类方法以有效区分不同类的手势.方法在ChaLearn Multimodal Gesture dataset 2013上进行测试，取得了很高的识别率，Recall和Precision均达到93%以上