人类的动态手势识别是计算机视觉领域一个具有挑战性的研究课题。目前常用隐马尔可夫模型描述手势动作序列,但是隐马尔可夫模型要求手势动作序列必须是彼此独立的,而实际上手势动作之间通常具有依赖性。本文利用条件随机场来描述手势序列之间的依赖性,利用联合树算法将条件随机场图形架构转换成子图树,消除了条件随机场架构中的回路,然后利用树状推演算法计算整体联合概率。将该算法用于动态手势识别实验,结果表明该算法优于普通隐马尔可夫模型算法。
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