【摘 要】
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自2019年年底以来,新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019,COVID-19）突然在全球爆发开来,对近几年来造成的各种影响,但随着疫情的常态化,后疫情时代的非接触式的人机交互受到越来越多的关注。手势识别作为一种常用的非接触控制技术,因为其具有的高信息表达能力和很强的传递性及简单易懂等多种优点,使其在机器人控制、虚拟现实等领域也是不可或缺的一个重要技术。但是手势识别在
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自2019年年底以来,新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019,COVID-19）突然在全球爆发开来,对近几年来造成的各种影响,但随着疫情的常态化,后疫情时代的非接触式的人机交互受到越来越多的关注。手势识别作为一种常用的非接触控制技术,因为其具有的高信息表达能力和很强的传递性及简单易懂等多种优点,使其在机器人控制、虚拟现实等领域也是不可或缺的一个重要技术。但是手势识别在应用方面也碰到诸多问题,比如不同类别之前的手势具有高度的相似性、手指之间发生的相互遮挡以及背景对手势特征提取的干扰等,会直接或者间接的导致手势识别的准确率低的问题。虽然对比传统的手势识别方法,基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的方法在准确率上有很高的提升,但是其算法的参数量大,由于算力问题导致对计算机硬件的要求也同时提高,所以对于现在算力存储等资源都比较有限的嵌入式设备,使其难以应用其中。本文的理论基础是基于CNN,采用对当前成熟的大型网络及轻量型网络的学习总结,通过合理的可复用模块了进行网络设计,在降低其参数量的同时,加快其运行速度并保证其识别的准确率。本文的主要工作和创新点如下:1、总结CNN和手势识别的研究现状,对CNN的相关知识进行归纳分析。对传统的深度网络Res Net和轻量化网络进行手势识别任务,对网络进行对比分析,找出两者的优缺点并进行改进。2、针对美国手势语言数据集ASL,结合ResNet和ShuffleNet V2的分析结果,提出了一种新型的轻量化网络ADCNN手势识别网络。网络对传统Bottle Neck模块进行改进,将深度可分离卷积引入来替换掉模块中的3×3卷积,并引入扩张卷积来进行更多的特征信息获取。对模块中的过多的1×1卷积会提高内存访问次数从而提高模型运行时间的问题,使用Shuffle Net V2中的对模型的通道数等参数进行控制来降低访存需要的时间,进一步提升网络速度。使用模型对没过手势语言数据集ASL进行识别得到98.6%的准确率,其处理速度也能达到30fps。3、为了体现模型的实用价值,设计了两套边缘计算系统,其数据采集设备分别使用的欧姆龙的D6T热传感器和传统的CCD摄像头。树莓派完成对采集的数据进行去噪、分析和整个网络的运行平台。所设计的系统能有较好的实时性的基础上下获得比较高的准确率,验证了模型的可靠性。
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