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針對(duì)類膚色信息或復(fù)雜背景的影響，難以通過手勢(shì)分割得到精確手勢(shì)輪廓而對(duì)后期手勢(shì)識(shí)別率與實(shí)時(shí)交互的影響，提出了一種基于特征包支持向量機(jī)（ BOF-SVM）的手勢(shì)識(shí)別方法。采用SIFT算法提取手勢(shì)圖像局部不變性特征點(diǎn)，將手勢(shì)局部特征向量（尺度不變特征變換（ SIFT）描述子）進(jìn)行K-means聚類生成視覺碼書，并通過視覺碼書量化每一幅手勢(shì)圖像的視覺碼字集合，以此獲得手勢(shì)圖像的固定維數(shù)的表征向量來訓(xùn)練支持向量機(jī)（ SVM）多類分類器。該方法只需框定手勢(shì)所在區(qū)域，無需精確地分割人手。實(shí)驗(yàn)表明，該方法對(duì)9種交互手勢(shì)的平均識(shí)別率達(dá)到92. 1%，并具有很好的魯棒性及實(shí)時(shí)性，能適應(yīng)環(huán)境的變化。
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