【摘 要】
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针对传统卷积神经网络(CNN)中仅有对单手手势语义进行识别的算法和深度学习手势识别算法中CNN的收敛性差和识别精度低的问题,提出了一种基于两个分类器的自适应单双手手势识别算法以对单手和双手进行识别。该算法的核心是联合两个分类器进行单双手手势识别。首先,采用手数分类器对手势进行分割分组预测,将手势识别转化成部分手势图像识别;其次,采用自适应增强卷积神经网络(AE-CNN)进行手势识别,利用自适应模块
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵阳铝镁设计研究院有限公司,贵州贵阳550009
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针对传统卷积神经网络(CNN)中仅有对单手手势语义进行识别的算法和深度学习手势识别算法中CNN的收敛性差和识别精度低的问题,提出了一种基于两个分类器的自适应单双手手势识别算法以对单手和双手进行识别。该算法的核心是联合两个分类器进行单双手手势识别。首先,采用手数分类器对手势进行分割分组预测,将手势识别转化成部分手势图像识别;其次,采用自适应增强卷积神经网络(AE-CNN)进行手势识别,利用自适应模块分析出现识别误差的原因和反馈模式;最后,在迭代次数和识别结果的基础上进行参数更新。实验结果表明,手数分类
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