基于手指融合特征和粒子群优化的手形识别

被引：8

作者：

刘富 ^{[1
]}

刘惠影 ^{[1
]}

高雷 ^{[1
]}

李天宇 ^{[2
]}

机构：

[1] 吉林大学通信工程学院

[2] 吉林大学机械科学与工程学院

来源：

光学精密工程 | 2015年 / 06期

关键词：

手形识别; 特征提取; 融合特征; 轮廓匹配; 粒子群优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对基于手部几何特征的手形识别方法可利用的个体信息有限的问题,提出了一种将手指轮廓特征与几何特征相融合的身份识别方法。该算法首先分离手指,采用曲线拟合算法定位手指中轴线;然后采用分步对齐方法规范化手指,并提取手指轮廓特征和几何特征;最后采用粒子群算法对手指截取系数和权值系数进行优化,以进一步提高识别准确率。实验结果表明:采用该方法后,识别率可达98.61%。该方法手指定位更准确,更充分地利用了手部信息,且避免了特征点定位不准及手指根部不稳定轮廓特征对识别准确率的影响,具有较高的识别率和良好的鲁棒性。

引用

页码：1774 / 1782

页数：9