一种基于特征选择的各向同性三维手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于特征选择的各向同性三维手势识别方法。现有三维手势识别算法没有考虑提取的手势相关特征对分类的贡献度，而冗余特征影响识别率。本发明对采集的手势三维坐标数据，提取24个特征输入随机森林模型中，按训练模型得到的各个特征重要性分数从大到小排列，在各个手势的k组排列好的24个特征中取各组前n个特征组合成组合特征，基于十折交叉验证方法和高斯朴素贝叶斯识别模型，得到24组组合特征下高斯朴素贝叶斯识别模型的识别率；根据各组组合特征下高斯朴素贝叶斯识别模型的识别率高低决定选取由前几个特征组合成的组合特征用于最终的识别模型。本发明不仅减少特征相关数据的采集量，简化模型计算，还能提高识别率。