《表5 不同光照条件下的识别效果对比》

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《基于视频数据特性的动态手势识别》

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为了验证所提算法对不同光照和背景纹理的鲁棒性和泛化能力，在美国西北大学手势数据集的基础上增加了两组自建数据．如图7所示，在自然室内环境下，采集了同一受试者在普通光照和暗光条件下执行美国西北大学数据集中7种手型的10个动作．以原数据集中15个受试者的手势作训练集，以自建数据为测试集，与文献[8]中的方法进行对比，实验结果如表5所示．可以看出，所提算法在背景纹理和光照有较大差异的情况下仍然能够保持相对稳定的识别效果．