文件名称:
基于显着性和直方图相交核的稀疏表示手势识别
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文件大小: 725kb
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上传时间: 2021-03-11
详细说明：如今，稀疏表示分类（SRC）已广泛应用于各种计算机视觉领域，例如人脸识别。 但是，很少有研究人员将SRC应用到静态手势识别中。 在本文中，我们建议采用基于显着性的特征和稀疏表示进行手势识别，并对稀疏项参数和稀疏系数计算进行深入研究。 另外，文献表明，SRC不能很好地处理非线性特征，可能会产生较差的识别结果，因此，我们建议使用直方图相交核函数将原始特征映射到核特征空间中，并在核特征中使用稀疏表示分类空间。 此外，我们将SR与支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN），贝叶斯网络（BN）和决策树（DT）进行了比较。 最后，实验结果表明，使用lls_featuresign算法获得的识别率比ll_ls算法更高，并且稀疏表示优于其他所有分类器。 此外，还对不同内核功能和不同功能进行了性能比较。 直方图相交核对基于显着性的特征的平均识别率为98.91％，表明所提出的基于显着度的特征与直方图相交核的有效性。
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