【摘 要】
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针对基于人工建模方式的手势识别方法准确率低、速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的静态手势实时识别方法。采用卷积神经网络YOLOv3模型,将通过Kinect设备采集的IR、Regi
【基金项目】
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国家自然科学基金(61801162);国家大学生创新训练项目(201710359020)
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针对基于人工建模方式的手势识别方法准确率低、速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的静态手势实时识别方法。采用卷积神经网络YOLOv3模型,将通过Kinect设备采集的IR、Registration of RGB、RGB和Depth图像代替常用的RGB图像作为数据集,并融合四类图像的识别结果以提高识别准确率。采用k-means聚类算法对YOLOv3中的初始候选框参数进行优化,从而加快识别速度。在此基础上,利用迁移学习的方法对基础特征提取器进行改进,以缩短模型的训练时间。实验结果表明,该方法对流式视频静
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