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提出一種對(duì)視頻流中的連續(xù)手勢(shì)進(jìn)行檢測(cè)和分類的方法．檢測(cè)的目的是找到這些手勢(shì)的開始幀和結(jié)束幀．提出的融合音頻和視覺信息的檢測(cè)方法確保了檢測(cè)結(jié)果的魯棒性和正確率．對(duì)于檢測(cè)到的手勢(shì)，提出一種通過在Grassmann流形下精確度量其協(xié)方差矩陣距離的分類方法以有效區(qū)分不同類的手勢(shì)．方法在ChaLearn Multimodal Gesture dataset 2013上進(jìn)行測(cè)試，取得了很高的識(shí)別率，Recall和Precision均達(dá)到93%以上．
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