【摘 要】
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手势识别技术是一种对人的手部姿势进行识别的生物特征识别技术。基于机器视觉的传统手势识别算法抗干扰能力弱,识别精度较低,在实际应用场景中使用价值不高。基于卷积神经网络的手势识别算法相较于基于机器视觉的传统手势识别算法具有更好的抗干扰能力和识别精度,但依然存在着一些问题。本文针对手势识别算法中网络模型过大、识别速度慢和精度低等问题,通过对基于卷积神经网络的手势识别算法进行了分析和优化,对手势识别算法中
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手势识别是人工智能范畴的一项生物识别技术,其方便、快捷、可靠和稳定等一系列特性使其在多个领域具有广泛应用。如拍照和视频中使用手势增加贴纸和实时特效,将复杂的手语转化为自然语言,智能家居的辅助控制,辅助驾驶系统等。神经网络被广泛应用于图像识别领域,具有较好的口碑。文章基于深度学习理论设计一种识别精度高,能够实现实时手势识别的算法。
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