一种基于复合卷积神经网络模型的手势图像识别算法研究

文档名：一种基于复合卷积神经网络模型的手势图像识别算法研究
为了解决在复杂背景下手势识别率低,容易受到周围环境干扰的问题,提出了一种基于复合卷积神经网络模型的手势图像识别算法.首先使用数据集训练手势图像检测模型,利用训练好的SSD检测模型进行手势图像检测,对检测到的手势图像进行一系列的预处理,降低周围环境对手势图像识别的干扰,然后将预处理以后的手势图像作为输入,送入第二个卷积神经网络模型,进行手势图像的识别.仿真实验结果表明:与现有的算法比较,所提出的模型及算法在手势图像识别率、鲁棒性方面均有明显的提高.而且提出的算法泛化能力较强,对在不同环境下的手势图像均有较强的识别能力.
作者：罗晓曙
作者单位：广西师范大学
母体文献：第十五届网络科学论坛论文集
会议名称：第十五届网络科学论坛  
会议时间：2019年5月10日
会议地点：大连
主办单位：中国工业与应用数学学会
语种：chi
分类号：TP3TH7
关键词：手势识别  复合卷积神经网络  图像预处理  鲁棒性
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
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