基于多特征SVMs分类器的手语识别*
七个不变矩由二阶和三阶中心矩的线性组合构成，具体表达式如下：
实验中，使用了全部的7Hu不变矩特征量作为手语图像整体形状描述的特征向量。形成特征空间(M1, M2, M3, M4, M5, M6, M7)，如表1所示。
表1手语字母X，Y，Z的7Hu矩分量
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七个不变矩由二阶和三阶中心矩的线性组合构成，具体表达式如下：
实验中，使用了全部的7Hu不变矩特征量作为手语图像整体形状描述的特征向量。形成特征空间(M1, M2, M3, M4, M5, M6, M7)，如表1所示。
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