TY -的A2 -李,杨AU -罗,燕盟——崔,高翔AU - Li Deguang PY - 2021 DA - 2021/06/16 TI -一种改进的手势识别手势分割方法基于CNN和YCbCr SP - 1783246六世- 2021 AB -持续改进人的互动体验要求,手势识别被广泛用作基本的人机交互。然而,由于环境、光源,封面,和其他因素的多样性和复杂性对手势识别手势有很大的影响。为了提高手势识别的特点,首先,手的皮肤颜色是透过YCbCr颜色空间独立的手势区域识别,和高斯滤波器用于过程手势边缘的噪声;其次,形态灰色打开操作用于处理姿态数据,使用基于标记的分水岭算法分割的手势轮廓,和eight-connected填充算法用于提高手势功能;最后,卷积神经网络用于识别手势数据集与收敛速度快。实验结果表明,该方法能够快速、准确地识别各种各样的姿势,平均识别成功率为96.46%,不显著增加识别时间。SN - 2090 - 0147你2021/1783246 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/1783246——摩根富林明——《电气和计算机工程PB - Hindawi KW - ER