基于SVM跟HMM混淆模型的动态手势辨认技巧研究

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基于SVM跟HMM混淆模型的动态手势辨认技巧研究

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毕业论文范文题目：基于SVM跟HMM混淆模型的动态手势辨认技巧研究，论文范文关键词：基于SVM跟HMM混淆模型的动态手势辨认技巧研究
基于SVM跟HMM混淆模型的动态手势辨认技巧研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着打算机技巧的敏捷发展,人机交互成为咱们日常生活中的重要部分,人机交互技巧成为人们研究的重点,其中包含表情辨认、语音辨认、行动辨认等。手势是人们表白感情、传递信息的一种重要手段,手势辨认也成为了人机交互技巧中不可缺乏的一部分,受到了人们越（文章此处忽略..）来越广泛的关注,同时其利用范畴也日益广泛,如虚构事实、手语学习、医学研究、智能监控等,因此,对手势辨认技巧的研究存在深远的研究意思与社会价值。本文对手势辨认技巧进行研究,在对HMM(隐马尔可夫模型)算法跟SVM(支撑向量机)算法研究的基本上,对基于（略..）HMM的手势辨认进行分析,针对其存在的不足加以改进。本文的重要改进思路为采取决定级信息融合的思维对动态手势进行辨认,一方面利用SVM对静态手型进行辨认,另一方面则利用SVM的强分类才能跟HMM对时变信号的处理才能,实现动态手势轨迹的辨认,最（文章此处忽略..）后利用信息融合得到终极的辨认成果。另外为进步辨认速度,将手势模板库设计为索引表构造,改进后的数据库存在很强的扩大性。在体系的具体实现上,利用VC++6.0作为开发工具,MATLAB作为帮助软件对体系进行仿实在验,在实验中,实现了基于肤色的手势宰（本文此处忽略..）割、手势轮廓特点提取、轨迹跟踪等,最后采取对比实验对改进后的体系机能进行分析。实验对四种动态手势进行了辨认,成果证明改进后的基于混淆模型的手势辨认体系存在较好的辨认后果,辨认率高达94.5%,并且在辨认效力上有了很大的进步。

以上为本篇毕业论文范文基于SVM跟HMM混淆模型的动态手势辨认技巧研究的介绍部分。

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