基于BP神经网络的静态手势识别方法
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TP391

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A Hand Gestures Recognition Based on Neural Networks
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    摘要:

    手势识别正成为人机交互技术研究中的一种重要模式.本文针对运用摄象机和计算机视觉技术捕获来的静态手势,提出了一种手势特征提取和基于神经网络分类的手势识别方法.实验表明该方法的正确识别率可以达到98%左右,是一种非常有效的静态手势识别方法.

    Abstract:

    Hand gestures play a natural and intuitive communication mode for all human dialogs. This paper presents a hand gestures recognition algorithm that is based on neural networks. Experiment results show that recognition rate can reach to 98%.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

邓志国.基于BP神经网络的静态手势识别方法[J].华东交通大学学报,2005,(5):86-87,106.
DENG Zhi-guo. A Hand Gestures Recognition Based on Neural Networks[J]. JOURNAL OF EAST CHINA JIAOTONG UNIVERSTTY,2005,(5):86-87,106

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  • 收稿日期:2005-06-20
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