【摘 要】
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随着深度学习技术的迅速发展,基于计算机视觉的手势识别逐渐成为人机交互领域的主流研究方向。完整的手势识别包括手势检测、手势识别和手姿态估计,而手势识别准确率和手姿态估计精度,往往受手势动作本身自由度高、自遮挡严重和受光照背景影响等问题的影响,存在网络训练较为困难、模型复杂度较高、实时性较差等挑战。为了解决上述问题,本文分别对手势识别和手姿态估计两个任务进行了深入研究,有针对性地提出了解决方案,并实现
【基金项目】
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十三五预先研究项目“激光投影虚拟触控技术”；
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随着深度学习技术的迅速发展,基于计算机视觉的手势识别逐渐成为人机交互领域的主流研究方向。完整的手势识别包括手势检测、手势识别和手姿态估计,而手势识别准确率和手姿态估计精度,往往受手势动作本身自由度高、自遮挡严重和受光照背景影响等问题的影响,存在网络训练较为困难、模型复杂度较高、实时性较差等挑战。为了解决上述问题,本文分别对手势识别和手姿态估计两个任务进行了深入研究,有针对性地提出了解决方案,并实现了一种实时手势识别与手姿态估计系统,应用于人机交互实际场景。本文贡献包括如下方面:（1）提出了基于注意力残差网络的静态手势识别模型。该模型在Resnet50网络基础上引入注意力模块,能够有效提高静态手势识别准确率,在ASL和Ego Gestrue数据集上的对比实验验证了其有效性;（2）提出了基于TSM框架的动态手势识别模型。该模型通过使用一种高效的时间移位模块来融合不同时间维度上的手势特征信息,大大降低了动态手势识别模型的复杂度和计算量。该模型在Ego Gestrue和Charlearn Iso GD LAP数据集上仅使用RGB模式就能达到接近RGB-D模式下的识别率;（3）研究了两个手姿态估计模型V2V-Pose Net和Deep Prior++。通过自行采集应用场景下的手势深度图像样本,制作手姿态估计数据集,并在该数据集上对两个模型进行实验,验证了两个模型在实际应用场景下的预测精度;（4）实现了实时手势识别与手姿态估计。该系统使用多线程和多模型结合的方式实现手势数据获取、手势识别以及手姿态估计结果的实时显示,达到了实际应用的水平。本文针对手势识别的两个关键问题,提出了基于深度学习的算法和模型,进行了理论分析,并在手势识别公开数据集,以及实际应用场景采集制作的手势数据集上进行了实验,验证了该方法对手势识别准确率与手姿态估计精度有明显提升,最后将本文研究的算法模型应用于实时手势识别与手姿态估计系统,体现其较高的应用价值。
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