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上传时间: 2021-03-10
详细说明：迄今为止，由于可变的照明条件，手的外观和背景噪声，图像中的人手检测仍然是一项艰巨的任务。 在本文中，我们提出了一种基于特征融合的有效策略，用于检测周围环境混乱的手。 为了形成融合，我们提出了三种新颖的噪声不变性特征，即：1）NCHOG（定向梯度的噪声补偿直方图），2）NCLBP（噪声补偿的局部二进制模式）和3）HPCP（对周长像素对的直方图） 。 我们展示了NCHOG和NCLBP描述符比它们现有的传统对应物（即HOG和LBP）优越的性能。 将我们的新颖特征与不同排列中的现有特征进行合并，并应用基于偏最小二乘（PLS）的特征权重，可以在我们自己的具有多样化和复杂背景的手图像数据集上获得出色的检测结果。
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