基于深度学习的静态和动态手势识别研究

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近年来,基于手势的人机交互系统逐步成为研究的重点对象,它具有更自然、更舒适、更符合人类交互习惯等特点,已广泛应用于生活的方方面面。由于现实生活中存在手势交互背景相对比较复杂、不同人执行同一手势千差万别的问题,故而给手势识别带来了诸多的挑战。为了更精准、更快速地实现手势识别,本文将从静态手势识别和动态手势识别两方面展开深入研究。与此同时,为了更便捷地、更智能实现人机交互,本文设计了一套人机交互系统,可以使用手势控制电脑中的音乐播放器等软件执行相对应的操作。主要的工作如下:(1)针对传统静态手势识别方法存在识别精准率低、识别速度慢的问题,提出了基于改进YOLOv3的静态手势识别算法——YOLOv3-FH算法。首先提出了k-means++算法重新聚类先验框以满足手势检测的特定需求,然后删减部分残差单元同时添加四条网络支路以达到深层特征信息和浅层语义信息融合,最后将批标准化层和卷积层合并以加速网络模型前向推理的速度。实验结果表明,YOLOv3-FH算法在手势数据集上的平均精度值达到95%以上,单张图片的识别时间大约是13ms,平均交并比达到83.12%。(2)针对二维卷积神经网络不能有效地提取动态手势的时序特征信息,提出了基于改进3DCNN的动态手势识别算法——3DCNN-FH算法。首先提出了Res Netxt-50作为主干网络进而提升网络的特征提取能力和表征能力,然后引入了卷积块注意力模块(CBAM)增强网络对重点区域的关注度,最后采用了Mish激活函数避免了网络中出现神经元坏死的情况。经实验结果证明,3DCNN-FH算法相比原始的3DCNN算法在动态手势数据集上识别的准确率提升了8.2%,与其他主流动态手势算法相比准确率都有一定的提升。(3)针对传统人机交互的局限性,本文设计了一种基于手势识别的人机交互系统。首先使用Qt设计人机交互系统的UI界面,然后使用多线程的方式分别调用静态手势识别模型和动态手势识别模型,再然后将手势和对用的软件功能相关联,最后使用手势控制控制软件执行关联动作。经实验证明,通过手势能够有效地控制计算机中的音乐播放器执行相应的功能,并且每一种功能执行的准确率皆高达92%以上。
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