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基于BP神经网络的静态手势识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
邓志国 《华东交通大学学报》2005,22(5):86-87,106
手势识别正成为人机交互技术研究中的一种重要模式.本文针对运用摄象机和计算机视觉技术捕获来的静态手势,提出了一种手势特征提取和基于神经网络分类的手势识别方法.实验表明该方法的正确识别率可以达到98%左右,是一种非常有效的静态手势识别方法. 相似文献
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邓志国 《华东交通大学学报》2006,23(5):102-104
提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法. 相似文献
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