【摘 要】
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在人机交互领域,针对复杂背景下手势识别率低、算法鲁棒性差的问题,基于深度学习提出一种手势识别算法HGDR-Net (hand gesture detection and recognition network).该算法由
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北工业大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1813222);国家重点研发计划(2018YFB1306900);河北省自然科学基金面上项目(F2017202145)
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在人机交互领域,针对复杂背景下手势识别率低、算法鲁棒性差的问题,基于深度学习提出一种手势识别算法HGDR-Net (hand gesture detection and recognition network).该算法由手势检测和识别2部分构成.在手势检测阶段,为解决复杂背景下手势区域提取困难的问题,基于改进的YOLO (you only look once)算法进行手势检测.改进的YOLO算法结合了手势检测的特点,解决了原始YOLO对小物体检测效果差、定位准确度不高的问题.在识别阶段,利用卷积神经网络(
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