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基于卷积神经网络的手势识别网络

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【作者】 官巍马俊峰马力

【Author】 GUAN Wei;MA Junfeng;MA Li;School of Computer Science and Technology,Xi’an University of Posts and Telecommunications;

【机构】 西安邮电大学计算机学院

【摘要】 为了提高手势图像识别率,建立一种基于卷积神经网络的手势识别网络。将更快的区域神经网络(faster region convolutional neural network,Faster R-CNN)修改为残差网络(residual network 50,ResNet50),利用区域建议网络生成的候选框和特征图进行兴趣区域操作,提取目标手势的手势分割框;将手势分割框输入到全连接层为1×1卷积核的视觉几何组(visual geometry group,VGG)16中,同时修改激活函数Relu为LeakyRelu,经过参数调节和测试训练进行手势图像特征提取和识别。实验结果表明,该网络在手势识别上的效果更好,识别率高达97.57%。

【关键词】 人机交互机器学习神经网络手势识别
【基金】 陕西省自然科学基金资助项目(2016JM6085);陕西省产学研协同创新计划资助项目(2017XT-028)
【所属期刊栏目】 计算机与自动化 (2019年06期)
  • 【DOI】10.13682/j.issn.2095-6533.2019.06.015
  • 【分类号】TP391.41;TP183
  • 【下载频次】4
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