基于骨骼的静态手势识别算法

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作者：scidown 发布时间：2021-07-16 18:05:04 文章标题：

基于骨骼的静态手势识别算法( ALGORITHM OF SKELETON-BASED STATIC HAND GESTURE RECOGNITION )

文章作者：

DA Kalina RV Golovanov DV Vorotnev

文章简述：

提出了一种基于骨架化的静态手势识别方法。几年前，在发明了所谓的卷积姿态机器--人工神经网络的新架构后，创造人类手和身体骨架的问题变得可以解决了。我们的解决方案使用这种预先训练的卷积人工网络来提取手关节的关键点，并进一步重建骨骼。在本文中，我们还提出了一种特殊的骨架描述子，并证明了它的稳定性和分类的可区分性。我们考虑了几种广泛使用的机器学习算法来构建和验证不同的分类器。利用经典的径向基核支持向量机（Support Vector Machines）对分类器的识别质量进行了评价，结果表明经典的径向基核支持向量机的识别效果最好。整个系统的测试是使用公共数据库进行的，其中包含了10多种手势的3000幅测试图像。对所提出的系统与现有方法的比较分析结果进行了论证。实验结果表明，与现有的解决方案相比，我们的手势识别系统提供了更好的质量。在标准个人计算机的两种配置下，估计了该系统的性能：仅有CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器），其中最新的一种配置提供高达每秒60帧的实时处理。证明了该方法在实际应用中的可行性。

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