【摘 要】
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随着人机交互技术的发展,手势动作作为一种自然、方便以及高效的交互方式受到人们的关注。因而对此从理论和程序执行的角度提出一个针对9种手势识别的卷积神经网络(Convoluti
【基金项目】
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国家自然科学基金(61301250);山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划(晋教科[2015]3号);山西省回国留学人员科研资助项目(2014-060)
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随着人机交互技术的发展,手势动作作为一种自然、方便以及高效的交互方式受到人们的关注。因而对此从理论和程序执行的角度提出一个针对9种手势识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型。首先,从组成CNN的基本单元神经元开始,然后上升到神经网络,最终到反向传播算法。通过调整卷积神经网络中的参数(迭代次数、步长),观察不同参数对网络的均方误差和测试准确度的影响。实验结果表明,该模型和算法可以有效识别9种手势,识别准确率最高可达93. 33%.
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