一种改进的DTW动态手势识别方法.pdf
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一种基于改进DTW算法的动态手势识别方法摘要:动态手势识别一直是计算机视觉中一个重要的研究领域。近年来,随着深度学习技术的发展,许多深度学习模型被用于解决动态手势识别的问题。然而,动态手势识别面临许多困难和挑战,例如手势的时序、干扰和个体差异等。因此,本文提出一种基于改进DTW算法的动态手势识别方法,通过对传统DTW算法进行改进,提高了识别准确率和运行效率。实验结果表明,该方法在各种手势识别场景中表现出良好的性能和鲁棒性。关键词:动态手势识别;改进DTW算法;识别准确率;运行效率;鲁棒性。1.引言动态手势
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改进K-means聚类剪枝的DTW动态手势识别方法标题:改进K-means聚类剪枝的DTW动态手势识别方法摘要:随着智能技术的迅速发展,手势识别成为了一项重要的研究领域。动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)算法在手势识别中被广泛应用,并且取得了一定的成果。然而,传统的DTW算法在计算复杂度和准确性上存在一定限制。为了改进传统DTW算法,本文提出了一种基于K-means聚类剪枝的DTW动态手势识别方法。通过K-means聚类算法对训练样本进行分组,并使用DTW算法计算每个组的平均模板
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一种动态手势识别方法,包括,设置启动手势判断阶段,启动手势判定帧介于启动手势判定下限帧数与启动手势判定上限帧数之间时,判断手势已启动。这样在手势识别之前,加入手势运动情况的判断,避免较短时间的手势晃动、较长时间的静态手势被纳入手势识别,提高了识别效率,同时提高识别精度。在一帧图像识别存在误差时,设置忍受冗余过程,逐步降低手势识别忍受度,避免临时一张图像出现模糊、抖动情况下,未通过阈值识别、大小调整等情况,导致整体识别错误的风险。