基于视觉的手指语识别系统设计

摘要：

针对传统手指语识别系统识别速度慢、准确率低、运算量大等问题,提出一种基于MediaPipe框架与支持向量机(SVM)的轻量级手指语识别系统.该系统通过MediaPipe提取手指语图像关节特征点,使用支持向量机(SVM)中的径向基核函数(RBF)对提取的特征进行分类,以一对一的方法将基本的二分类SVM转变为多类SVM,从而实现手语识别目的.该文还用准确度、精度、召回率和F分数等指标对该系统的性能进行了评价.

关键词：MediaPipe、支持向量机、手指语识别、机器视觉

所属期刊栏目：40

分类号：TP37;TJ0(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;陕西省重点研发计划项目;陕西省科技厅计划研究项目;陕西理工大学科研基金项目

在线出版日期：2023-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：119-124