基于OpenCV的啞語手勢識(shí)別.pdf

1、隨著社會(huì)文明的發(fā)展，聾啞人這一弱勢群體得到了進(jìn)一步的關(guān)注。很多電視節(jié)目也將雙語播報(bào)作為常態(tài)。而日常生活中使用啞語進(jìn)行交流還是存在一定困難，現(xiàn)有的交互式系統(tǒng)少有對(duì)于啞語的支持。啞語手勢識(shí)別作為計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)應(yīng)用研究，具有非常好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　啞語手勢有著十分豐富的詞庫和各種搭配組合，同時(shí)擁有動(dòng)態(tài)與靜態(tài)手勢，使用者還要加以適當(dāng)?shù)目谛秃捅砬閬肀硎?。因此，要建立一個(gè)完善的啞語識(shí)別系統(tǒng)并不容易。啞語手勢圖像本身的特點(diǎn)即人的手部的圖像

2、特點(diǎn)，本文通過分析啞語手勢的特點(diǎn)，比較分析眾多計(jì)算機(jī)視覺算法，確定了以HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征與SVM(Support Vector Machine)算法的組合來對(duì)靜態(tài)啞語手勢進(jìn)行特征提取與訓(xùn)練。
　　論文首先研究和分析了HOG特征提取算法和SVM算法，其次基于OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)了手勢特征提取、分類器訓(xùn)練，手勢識(shí)別三個(gè)方面的內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用HOG特征作為啞語手勢的特征描述符