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基于多特征融合的手势识别研究

【摘要】 基于视觉的手势识别通常采取单一特征用于手势分类，但是单一特征不能代表整个图像。因此论文提出多种特征融合的方法，分别提取了梯度方向直方图（）和局部二值模式（）两种特征，并进行特征融合，融合特征不仅包含HOGLBP图像的局部区域梯度方向信息，还有纹理信息，可以更加全面地描述手势特征。然后将融合特征向量输入分类器完成手势识别。实验表明多特征融合方法相比于单一特征，有更高的识别率。该实验识别了

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