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LOGO 手势识别技术介绍 基于不同传感器 手势识别的分类 手势类型 l 静态手势识别（手型） l 动态手势识别（动作及轨迹） l RGB相机 l 红外相机（主动、被动） l 加速度传感器 l 深度相机（双目、 结构光、 TOF）静态手势识别方法 基于手势分割 基于手势检测 l 选择合适的特征 l 准备大量训练样本 l 算法复杂度较高 l 算法复杂度低 l 难于分割完整的手势 l 对光照比较敏感手势识别- 基于手势分割 手势识别 手势输入 特征提取 误差补偿、 滤波、 预处理 手势分割、 手势跟踪、 分类、建模 训练、匹配手势识别- 基于手势分割手势识别- 基于手势检测 手势分类器 采集手势 样本 选择分类 算法 选择特 征 训练 训练过程： 识别过程： 手势类别及 位置 采集图像 手势分类 器 多尺度 处理 分类手势识别常用特征-HAAR HAAR 特征 图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和。手势识别常用特征-LBP LBP 特征 1. 将一幅图片划分为若干的子区域，对每个子区域内 的每个像素点都提取LBP特征。 2. 在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。整个
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