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基于深度学习的手势识别研究

《软件导刊》2019年 第11期 | 沈雅婷   南京理工大学紫金学院计算机学院 江苏南京210046
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摘 要:目前一些相对成熟的手势识别算法,如基于模板匹配的方法、基于人工神经网络的方法以及基于隐马尔科夫模型的方法,都存在计算复杂的劣势,而基于深度学习的手势识别具有一定优势。通过深度学习提取多层网络简化的高价值易用特征,通过向量等表示,简化算法以实现良好的识别效果。通过摄像头采集室内复杂背景下的手势图像,在计算能力、存储能力强大的PC平台通过深度学习处理图像,提取特征,然后进行分类识别,能提高识别准确率。通过改进硬件或算法还可提高识别效率及安全性。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法
【关键词】 深度图像 预处理 特征提取 深度学习 手势识别
【出 处】 《软件导刊》2019年 第11期 25-29页 共5页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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