【摘 要】
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针对传统英语翻译机器人在手势识别中识别准确率低，导致人机交互效果不佳的问题，在传统卷积神经网络Lenet-5网络模型的基础上，对其卷积层、池化层连接层数和连接方式进行改进；然后构建基于改进的Lenet-5神经网络的手势识别模型，并通过损失函数和指数衰减、Adam算法和归一化算法分别对模型进行训练，以降低模型梯度，提升手势识别速度和精度。实验结果表明，提出算法的手势识别准确率高达99.6%,分别高出
【基金项目】
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陕西省教育科学规划课题《幼儿园混龄教育的现状与效果研究》（SGH17H448）；
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针对传统英语翻译机器人在手势识别中识别准确率低，导致人机交互效果不佳的问题，在传统卷积神经网络Lenet-5网络模型的基础上，对其卷积层、池化层连接层数和连接方式进行改进；然后构建基于改进的Lenet-5神经网络的手势识别模型，并通过损失函数和指数衰减、Adam算法和归一化算法分别对模型进行训练，以降低模型梯度，提升手势识别速度和精度。实验结果表明，提出算法的手势识别准确率高达99.6%,分别高出传统的Lenet-5网络模型和SVM分类7%和6.5%,且将本算法应用到英语翻译机器人的交互中发现，该机器人能够实现手势识别，智能交互能力显著提升。由此证明，提出的方法能够提升手势识别准确率和人机交互效果，可在智能英语翻译机器人中进行应用和推广。
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