基于DTW与混合判别特征检测器的手势识别

在动态手势识别领域,动态时间规整(DTW)算法在消除不同时空表示模式之间的时间差异方面具有优势,但作为一种模板匹配算法,受限于样本库的容量大小并且缺乏统计模型框架训练,其识别效果和稳定性较差,尤其在大数据量、复杂手势和组合手势的情况下。针对上述不足,提出一种基于DTW和混合判别特征检测器(CFDF)的手势识别算法。利用DTW只对手势信号在时域进行规整,通过CFDF将手势特征的概率分布转换成二值的分段线性函数,根据允许的偏差范围分别做归0或归1处理后,再进行二次分类。实验结果表明,该算法通过舍弃无辨识度特征有效地降低了维度和噪声,手势平均识别率可达91.2%,比单独采用DTW的识别算法提高了6.0%。