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提出了一种基于多权值神经网络模型的静态手势语识别方法。应用手势字母图像圆周极径序列的傅立叶频谱信息来提取特征,再结合多权值神经网络的训练算法与识别算法,实现静态手势字母的识别,并取得了很好的识别效果。
基于多权值神经网络的静态手势字母识别的研究
【摘 要】
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提出了一种基于多权值神经网络模型的静态手势语识别方法。应用手势字母图像圆周极径序列的傅立叶频谱信息来提取特征,再结合多权值神经网络的训练算法与识别算法,实现静态手势字母的识别,并取得了很好的识别效果。
【机 构】
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浙江富阳市技工学校
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2010年14期
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