复杂环境下通用的手势识别方法

来源：计算机应用杂志2016年第7期北京时间：

作者：杜堃, 谭台哲

单位：广东工业大学 计算机学院, 广州 510006

摘要：用来解决手势识别中光照变化、背景干扰等问题的方法，往往计算量大，耗时长。针对这一问题，提出了一种复杂环境下通用的手势识别方法。该方法利用二进制方式实现支持向量机（SVM）模型并且使用位运算代替滑动窗口从而完成目标快速筛选，然后用统一计算设备架构（CUDA）实现卷积神经网络对初筛区域进行二次判断和识别。该方法不依赖于动态手势识别技术，可以应用于动态和静态的手势识别，能够同时处理光照变化、背景干扰的问题。实验结果表明所提算法的计算效率相比基于滑动窗口的算法有100至1000倍的提升，处理一幅图片的时间约为0.01 s。在修正后的Marcel数据集上实验结果达到了96.1%的准确率和100%的召回率。效率上的提升使得算法能够实时进行复杂环境下的手势识别。

关键词：手势识别,位运算,卷积神经网络,复杂环境,肤色似然