查询结果:   谢铮桂.基于改进的卷积神经网络的手势识别的研究[J].计算机应用与软件,2019,36(3):192 - 195,281.
中文标题
基于改进的卷积神经网络的手势识别的研究
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
782
英文标题
GESTURE RECOGNITION BASED ON IMPROVED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
作 者
谢铮桂 Xie Zhenggui
作者单位
韩山师范学院 广东 潮州 521000     
英文单位
Hanshan Normal University, Chaozhou 521000, GuangDong, China     
关键词
手势识别 卷积神经网络 肤色阈值
Keywords
Gesture recognition Convolutional neural network Skin color threshold
基金项目
广东省自然科学基金项目(2016A030307050)
作者资料
谢铮桂,高级实验师,主研领域:深度学习,智能算法。 。
文章摘要
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。
Abstract
As a very natural method of semantic expression, gesture plays an important role in human computer interaction. The complex background of gesture images affect the accuracy of recognition. It is difficult to adapt to the variability of hand gestures in traditional methods. In order to solve the problems, we proposed a gesture recognition algorithm based on skin color threshold and convolution neural network. The experimental results show that the average recognition rate of the algorithm is over 96% in both datasets. So the algorithm is feasible.
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