【摘 要】
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提出了一种改进的局部二值模式即局部均值模式用于对静态手势进行分类.计算不同分辨率的原始手势图像、非线性光照变化图像、高斯模糊图像和椒盐噪音图像的局部均值模式、局
【机 构】
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上海大学影视艺术技术学院,上海大学计算机工程和科学学院,郑州大学软件技术学院
【基金项目】
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上海市科委国际合作项目基金(No.09510700900);上海市重点学科建设项目基金(No.J50103);上海市教委创新项目基金(No.09YZ10)资助
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提出了一种改进的局部二值模式即局部均值模式用于对静态手势进行分类.计算不同分辨率的原始手势图像、非线性光照变化图像、高斯模糊图像和椒盐噪音图像的局部均值模式、局部二值模式和局部角相模式.利用gentle_Adaboost分类算法对这些算子特征进行训练和测试,实现手势分类.文中提出的局部均值模式能充分利用区域内像素灰度值之间相关性和区别性信息进行编码,恰当地描述不同手势的特征,具有简单快速及良好的区分度等特点.实验结果表明:与局部二值模式和局部角相模式相比,局部均值模式算子取得了更高的分类准确度.对于原始图像,该描述子的分类准确度达到95%,同时该模式对非线性光照变化和高斯模糊具有较强鲁棒性.
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