当前位置: 首页 » 资料 » 健康论文 » 改进的DAGSVM手势识别方法

改进的DAGSVM手势识别方法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:6
摘 要:在现有支持向量机多分类方法基础上,提出了一种改进的有向无环图支持向量机(DAGSVM)手势识别方法.分析了传统有向无环图支持向量机分类器生成顺序随机化的不足,引入类间距离和类的标准差作为生成分类器的测
  • 【题 名】改进的DAGSVM手势识别方法
  • 【作 者】蔡军 李晓娟 张毅 罗元
  • 【机 构】重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心 重庆400065 智能系统及机器人研究所 重庆400065
  • 【刊 名】《华中科技大学学报:自然科学版》2013年 第5期 86-89页 共4页
  • 【关键词】智能轮椅 手势识别 人机交互 有向无环图 支持向量机 深度信息
  • 【文 摘】在现有支持向量机多分类方法基础上,提出了一种改进的有向无环图支持向量机(DAGSVM)手势识别方法.分析了传统有向无环图支持向量机分类器生成顺序随机化的不足,引入类间距离和类的标准差作为生成分类器的测度.利用Kinect获取场景深度信息得到手势图像,提取手势特征并训练SVM分类器,并采用改进后的方法得到DAGSVM分类器.实验证明:与其他支持向量机多分类器相比,改进后的DAGSVM分类器能够达到更高的识别率,将这个手势识别方法用于智能轮椅的控制上,取得了良好的效果.
 
本文导航:
  • (1) 智能轮椅,手势识别,人机交互,有向无环图,支持向量机,深度信息
  • 下一篇:鳖甲
  • 上一篇:暂无
 
[ 资料搜索 ]  [ 加入收藏 ]  [ 告诉好友 ]  [ 打印本文 ]  [ 关闭窗口 ]

 

 
推荐图文
推荐资料
热门关注