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一种基于证据理论的中国手语单手静态词识别方法
摘要
本文提出了一种基于证据理论的单手静态词识别方法，旨在提高中国手语的自动识别准确率和实时性。该方法首先将手势图像分为部件，然后通过对部件进行特征提取和分类，获取每个手势的证据，最后通过证据的合成获得最终的识别结果。实验结果表明，该识别方法具有较高的准确率和实时性。
关键词：证据理论，单手静态词，特征提取，分类，识别准确率
引言
手语是一种重要的沟通方式，广泛用于聋哑人士之间的交流。在现代社会中，随着技术的进步，手语的自动识别需求越来越大。自动识别手语的方法主要包括基于视觉和机器学习的方法。基于视觉的方法主要是对手势图像进行特征提取和分类，然后根据分类结果进行识别。机器学习的方法则是通过对手语数据进行学习，得到模型，最后使用该模型进行手语识别。然而，这两种方法都存在一些问题，例如特征提取困难、分类器的训练时间和识别准确率低等。
为了解决这些问题，本文提出一种基于证据理论的单手静态词识别方法。证据理论是一种用于处理不确定性的理论，能够处理不完全或相互矛盾的证据，并给出一种置信度的度量方式。在该方法中，手势图像首先被分成多个部件，每个部件都对应一个特征向量。然后，使用分类器对每个部件进行分类，得到每个部件的证据。最后，通过证据的合成，得出最终的识别结果。该方法具有以下几个优点：
良好的实时性：部分证据可以立即用于识别，从而提高识别速度。
易于扩展：新的单手静态词可以很容易地加入到识别系统中。
较高的准确率：证据合成能够有效地去除噪声和不确定性，从而提高识别准确率。
该方法可以应用于各种单手静态词识别任务，如手指拼音的输入、手势密码的识别等。
方法
图像预处理
将手语图像分成多个不同的部位，并获得每个部位的特征向量。本文将每个手式部件分为五个不同的区域：手掌、手指、手腕、前臂和上臂。在每个区域中，使用不同的特征方法进行特征提取：
手掌区域：提取手掌的矩形框和灰度分布特征。
手指区域：提取手指的轮廓、长度、方向和屏幕位置。
手腕区域：提取手腕的位置、角度和长度。
前臂区域：提取前臂的位置、角度和长度。
上臂区域：提取上臂的位置、角度和长度。
使用这些特征，将图像中的每个部位对应到一个特征向量，然后将向量提供给分类器进行分类。
分类器训练
训练分类器是本方法中的核心任务之一，该分类器由多个决策树合并而成。每个决策树的训练数据基于手语训练数据库中的图像。对于每个部位的特征向量，使用决策树进行分类，得到该部位的置信度和分类结果。
证据合成
对于每个手势，需要合并各个部件的证据，得到手势的置信度和分类结果。使用证据理论进行证据合成，计算得到每个部位的证据权值和证据可信度。然后，将证据合成到一起，得到最终的识别结果。
实验结果
测试数据集包括250个手势图像，其中包括125个单手静态词。将分类器的性能与另外四种分类器进行比较，其中包括支持向量机（SVM）、K近邻（K-NN）、朴素贝叶斯（NB）和随机森林（RF）。实验结果显示我们的方法具有更高的准确率和更快的识别速度。同时，该方法还考虑了证据的不确定性，以及在无法处理某些部位的情况下也能进行部分识别。
结论
本文提出了一种基于证据理论的单手静态词识别方法，并在测试数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和实时性，适用于各种单手静态词识别任务。未来的研究可以将该方法应用于更广泛的手语识别系统中。