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针对复杂背景下的手势识别问题,提出了一种基于改进AlexNet的手势识别方案.根据手势识别问题的特点,方案对训练集中的图片和待识别的图片使用Sobel算子进行边缘提取,既保留了手势的轮廓,又屏蔽了脸部、手臂等裸露的皮肤对识别结果的影响;同时通过对AlexNet网络的结构优化和超参数的优化选择提高了模型的性能.实验结果显示,方案在保证实时性的前提下,能够达到约93%的识别准确率.