【摘 要】
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针对人机交互中基于计算机视觉的多只人手的动态手势识别要求,提出一种基于深度卷积网络的高识别率动态手势识别方法。改进深度卷积网络模型中的相关参数和网络结构,并对多种
【机 构】
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北京控制与电子技术研究所信息系统工程重点实验室
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针对人机交互中基于计算机视觉的多只人手的动态手势识别要求,提出一种基于深度卷积网络的高识别率动态手势识别方法。改进深度卷积网络模型中的相关参数和网络结构,并对多种改进的深度卷积网络手势识别模型做出研究,通过Ego Hands手势数据集对深度卷积网络模型进行大量训练,得到一个可以识别多类别手势的高识别率动态手势识别模型。实验结果表明,上述方法可以在视频图像中识别出一张画面中4种不同手势各自区域位置及其所属类别,识别准确率达到85.9%,高于其它相关手势识别方法,识别速度较快,平均每秒可识别16.8帧图像。
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