【摘 要】
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为了提高手势识别过程中识别率,提出了一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的识别算法.首先,对原始手势图像进行预处理,得到手部边缘图像;然后,分别选取手势图像和手部边缘图像作为CNN的两个输入通道;最后,在全连接层进行特征融合,并用SoftMax分类器对输出结果进行分类.通过实验证明:该算法能有效提高手势识别率,达到99.6％,增强了CNN的泛化能力.
【机 构】
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扬州大学机械工程学院,江苏扬州225127;上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室,上海200240;扬州大学机械工程学院,江苏扬州225127;上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室,上海200
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为了提高手势识别过程中识别率,提出了一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的识别算法.首先,对原始手势图像进行预处理,得到手部边缘图像;然后,分别选取手势图像和手部边缘图像作为CNN的两个输入通道;最后,在全连接层进行特征融合,并用SoftMax分类器对输出结果进行分类.通过实验证明:该算法能有效提高手势识别率,达到99.6％,增强了CNN的泛化能力.
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