【摘 要】
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针对现有美式手语(ASL)识别算法准确率低和模型训练时间长的问题,提出一种结合双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)与卷积神经网络(CNN)并基于贝叶斯优化的识别算法.利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理,提取行、列方向的特征图,使用卷积神经网络对特征图进行训练分类,同时采用贝叶斯优化算法对模型超参数进行自动调参.在24分类ASL数据集上的实验结果表明,该算法的识别准确率达到99.15％,训练时间相比传统CNN算法减少90.3％.
【机 构】
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上海理工大学 管理学院,上海 200093
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针对现有美式手语(ASL)识别算法准确率低和模型训练时间长的问题,提出一种结合双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)与卷积神经网络(CNN)并基于贝叶斯优化的识别算法.利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理,提取行、列方向的特征图,使用卷积神经网络对特征图进行训练分类,同时采用贝叶斯优化算法对模型超参数进行自动调参.在24分类ASL数据集上的实验结果表明,该算法的识别准确率达到99.15％,训练时间相比传统CNN算法减少90.3％.
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