基于改进的卷积神经网络的手势识别的研究OA北大核心CSTPCD
GESTURE RECOGNITION BASED ON IMPROVED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
手势作为一种自然语义表达方式,在人机交互中发挥着重要的作用.针对手势图像复杂的背景影响识别准确性且传统方法中人工提取的图像特征难以适应手势多变性的问题,提出一种基于肤色阈值和卷积神经网络的手势识别算法.实验结果表明:该算法在两个数据集下对手势的平均识别率均达到96％以上,因此该算法是可行的.
谢铮桂
韩山师范学院 广东潮州521000
信息技术与安全科学
手势识别卷积神经网络肤色阈值
《计算机应用与软件》 2019 (3)
192-195,281,5
广东省自然科学基金项目(2016A030307050).
评论