基于LBP的深度圖像手勢特征提取算法
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針對復(fù)雜環(huán)境下的深度圖像手勢特征提取信息冗余量大、編碼不穩(wěn)定等問題,提出了一種改進(jìn)的基于曲率局部二值模式( LBP)的深度圖像手勢特征提取算法。該算法首先通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將分割出的手勢深度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點云數(shù)據(jù);其次利用移動最小二乘法對手勢點云數(shù)據(jù)進(jìn)行曲面擬合;然后計算出能夠更加準(zhǔn)確描述物體三維表面幾何信息特征的高斯曲率;最后利用改進(jìn)的LBP均勻模式對高斯曲率數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼形成特征向量。在美國手語(ASL)手勢數(shù)據(jù)庫上該算法的平均識別率達(dá)到了92. l%,與3D局部二值模式(3DLBP)和梯度LBP相比分別提高了18.5個百分點和13.7個百分點。實驗結(jié)果表明,該算法可以區(qū)分外部輪廓相似但內(nèi)部結(jié)構(gòu)不同的手勢,有效提高了在描述手勢深度圖像內(nèi)部細(xì)節(jié)方面的準(zhǔn)確性。
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