西安邮电大学学报

2019, v.24;No.141(06) 80-84

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基于卷积神经网络的手势识别网络
Gesture recognition based on convolution neural network

官巍;马俊峰;马力;

摘要(Abstract):

为了提高手势图像识别率,建立一种基于卷积神经网络的手势识别网络。将更快的区域神经网络(faster region convolutional neural network,Faster R-CNN)修改为残差网络(residual network 50,ResNet50),利用区域建议网络生成的候选框和特征图进行兴趣区域操作,提取目标手势的手势分割框;将手势分割框输入到全连接层为1×1卷积核的视觉几何组(visual geometry group,VGG)16中,同时修改激活函数Relu为LeakyRelu,经过参数调节和测试训练进行手势图像特征提取和识别。实验结果表明,该网络在手势识别上的效果更好,识别率高达97.57%。

关键词(KeyWords): 人机交互;机器学习;神经网络;手势识别

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 陕西省自然科学基金资助项目(2016JM6085);; 陕西省产学研协同创新计划资助项目(2017XT-028)

作者(Author): 官巍;马俊峰;马力;

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参考文献(References):

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