【摘 要】
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静态手势识别在人机交互方面具有重要的应用价值,但手势背景的复杂性和手势形态的多样性给识别的准确性带来了一定的影响。为了提高手势识别的准确率,文中提出了一种基于卷积
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174025)资助
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静态手势识别在人机交互方面具有重要的应用价值,但手势背景的复杂性和手势形态的多样性给识别的准确性带来了一定的影响。为了提高手势识别的准确率,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolution Nenral Network,CNN)与随机森林(Random Forest,RF)的识别方法。该方法首先对静态手势的图片进行手势分割,然后利用卷积网络的特征提取功能提取特征向量,最后使用随机森林分类器对这些特征向量进行分类。一方面,卷积神经网络具有分层学习的能力,能够收集图片上更具代表性的信息;另一方面,随机森
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