《表3 3种算法在数字手势上的识别率》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
由表1～3可知，在CGD数据集、11k Hands数据集和数字手势数据集上，V算法的上述3种指标均列首位，这表明V算法提取特征的效果要优于其他2种传统算法，是一种准确率较高的手势识别算法．
| 图表编号 | XD00115073400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.10.01 |
| 作者 | 张彩霞、徐然然 |
| 绘制单位 | 北方工业大学图像处理与模式识别研究所、北方工业大学图像处理与模式识别研究所 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 PRHD数据集上训练样本数为75%时HMM算法手势识别混淆矩阵》2020.09.25
- 《表4 DTW算法和HMM算法在两种数据集上的平均识别率》2020.09.25
- 《表3 不同算法在FRGC数据库上的识别率》2020.09.05
- 《表3 八种方法在Georgia Tech人脸库上的平均识别率》2020.08.05
- 《表3 剑桥大学数据集上不同手势识别算法的性能对比》2020.10.01
- 《表5 三种算法性能对比：基于HOG特征与手部多特征信息融合的静态手势识别》2020.08.25
- 《表3 不同手势识别算法的平均识别率及平均识别时间比较》2020.03.25
- 《表3 14种手势的识别准确率比较》2020.09.01
- 《表3 不同特征提取算法对于两种数据库的手势识别准确率》2020.06.20
- 《表3 不同算法在Washington DC Mall数据集上的分类精度（±前的数字表示总体分类精度，%；±后的数字表示总体分类精度的标准差，%；括号内的数字表示Kappa系数）》2020.01.25
- 《表2 3种手势动作识别结果和识别率》2020.03.01
- 《表3 本文算法与其他算法在单流及双流上的识别率比较》2019.12.20
- 《表2 3种算法在11k Hands上的识别率》2019.10.01
- 《表1 3种算法在CGD上的识别率》2019.10.01
- 《表3 在其他动态手势数据集上的识别准确率》2019.07.01
- 《表3 不同算法在FEI数据集上的识别率 (%)》2019.05.05
- 《表3 不同算法在多种数据集上的识别率》2019.04.25
- 《表3 手势3在不同检测距离下的识别情况》2019.03.01
- 《表4 6种算法在3种数据库上的识别率的标准差Tab.4 Standard deviations of 6 algorithms on the three databases》2018.04.01
- 《表3 6种算法在COIL20数据库上的平均识别结果Tab.3 Average recognition rates of 6 algorithms on COIL20 database》2018.04.01