实时视频中的印度手语识别
计算机视觉与模式识别
2013-06-07 v1
摘要
手语识别已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。研究人员面临的困难在于，手势实例在运动和外观上均存在变化。因此，本文提出了一种识别印度手语各字母的新方法，该方法考虑了手势的连续视频序列。所提出的系统包含三个阶段：预处理阶段、特征提取和分类。预处理阶段包括皮肤过滤和直方图匹配。特征提取阶段采用特征值（Eigen values）和特征向量（Eigen Vectors），最后使用特征值加权欧氏距离来识别手势。该系统处理裸手图像，从而允许用户以自然方式与系统交互。我们在视频序列中考虑了 24 个不同的字母，取得了 96.25% 的成功率。
引用
@article{arxiv.1306.1301,
title = {Recognition of Indian Sign Language in Live Video},
author = {Joyeeta Singha and Karen Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.1301},
year = {2013}
}
备注
6 pages, 5 figures