【摘 要】
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为了提高视频手势识别的准确率与鲁棒性,更好地利用不同深度神经网络的优势,文章提出一种集成多种卷积神经网络的手势识别方法。其利用基于SSD架构的深度卷积神经网络进行多
【机 构】
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中车株洲所电气技术与材料工程研究院
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为了提高视频手势识别的准确率与鲁棒性,更好地利用不同深度神经网络的优势,文章提出一种集成多种卷积神经网络的手势识别方法。其利用基于SSD架构的深度卷积神经网络进行多尺度的人手目标检测,通过将多个预选框与画面中存在的各个不同大小的人手标定选框进行匹配筛选,以获取图像中所有人手的精确位置并返回位置坐标向量;采用基于MultiviewBootstrapping方法的卷积神经网络,通过多视角引导对二维输入图像实现复杂环境下的手势关键点检测;将几种常用的手势进行定义并建立手势分类模型,基于前一步获得的手势关键点特征
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