实验技术与管理第40卷第4期2023年4月ExperimentalTechnologyandManagementVol.40No.4Apr.2023收稿日期:2022-10-19基金项目:国家自然科学基金项目（61972239，61772398）；陕西省重点研发计划项目（2019SF-257）；陕西省科技厅计划研究项目（2022GY-122）；陕西理工大学2021年科研基金项目（SLGKY-2118）作者简介:韩团军（1981—），男，陕西乾县，讲师，硕士，研究方向为集成电路设计与分析，htjzyh@163.com。引文格式:韩团军，马晨，王战备，等.基于视觉的手指语识别系统设计[J].实验技术与管理,2023,40(4):119-124.Citethisarticle:HANTJ,MAC,WANGZB,etal.Designoffingerlanguagerecognitionsystembasedonvision[J].ExperimentalTechnologyandManagement,2023,40(4):119-124.(inChinese)ISSN1002-4956CN11-2034/TDOI:10.16791/j.cnki.sjg.2023.04.017基于视觉的手指语识别系统设计韩团军，马晨，王战备，尹继武（陕西理工大学物理与电信工程学院，陕西汉中723000）摘要：针对传统手指语识别系统识别速度慢、准确率低、运算量大等问题，提出一种基于MediaPipe框架与支持向量机（SVM）的轻量级手指语识别系统。该系统通过MediaPipe提取手指语图像关节特征点，使用支持向量机（SVM）中的径向基核函数（RBF）对提取的特征进行分类，以一对一的方法将基本的二分类SVM转变为多类SVM，从而实现手语识别目的。该文还用准确度、精度、召回率和F分数等指标对该系统的性能进行了评价。关键词：MediaPipe；支持向量机；手指语识别；机器视觉中图分类号：TP37；TJ0文献标识码：A文章编号：1002-4956(2023)04-0119-06DesignoffingerlanguagerecognitionsystembasedonvisionHANTuanjun,MAChen,WANGZhanbei,YINJiwu(SchoolofPhysicsandTelecommunicationEngineering,ShaanxiUniversityofTechnology,Hanzhong723000,China)Abstract:Aimingattheproblemsoftraditionalfingerlanguagerecognitionsystemsuchasslowrecognitionspeed,lowaccuracyandlargeamountofcomputation,alightweightfingerlanguagerecognitionmethodbasedonMediaPipeframeworkandsupportvectormachine(SVM)isproposed.ThesystemextractsthejointfeaturepointsoffingerlanguageimagethroughMediaPipe,classifiestheextractedfeaturesusingradialbasisfunction(RBF)insupportvectormachine(SVM),andconvertsthebasictwo-classSVMintomulti-classSVMbyone-to-onemethod,thusrealizingthepurposeofsig...
