手势识别：局部特征融合提升识别精度

在研究手势图像特征时，由于手势区域在图像中所占比例较小，全局特征难以提取手部区域内的感兴趣信息，因此图像表现能力较差。相反，局部图像特征数量丰富、稳定性好，与全局特征相比，特征间相关度小，能在一定程度上避免手部区域遮挡的情况，并且对光照、旋转、视点变化等图像变换具有鲁棒性。因此，为了丰富手势特征信息，大多数研究者倾向于将局部特征和全局特征进行融合，以获得更高的识别率。本文总结了近年来部分文献中提到的手势特征、实验数据和准确率，结果如下表所示。