改进卷积神经网络的动态手势识别
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Improved Dynamic Gesture Recognition Method Based on Convolutional Neural Network
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    摘要:

    针对现有的单目视觉下动态手势识别率低、识别手势种类少等问题提出一种联合卷积神经网络和支持向量机分类(CNN-Softmax-SVM)的动态手势识别算法.首先采用一种基于YCbCr颜色空间和HSV颜色空间的快速指尖检测跟踪,能在复杂背景下实时获取指尖运动轨迹;其次将指尖运动轨迹作为联合CNN-Softmax-SVM网络的输入,最终通过训练网络来识别动态手势.测试结果显示,采用联合CNN-Softmax-SVM算法能够很好地识别动态手势.

    Abstract:

    A dynamic gesture recognition algorithm based on convolutional neural network and support vector machine classification (CNN-Softmax-SVM) is proposed to solve the problems of low recognition rate and few gesture recognition types in monocular vision. Firstly, the fast fingertip detection and tracking algorithm based on YCbCr and HSV color space is employed, which can acquire fingertip trajectory in real time under complex background. Secondly, fingertip trajectory is used as input of joint CNN-Softmax-SVM network, and finally dynamic gesture trajectory is recognized by trained network. The test results show that the combined CNN-Softmax-SVM algorithm can identify the dynamic gesture trajectory well.

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引用本文

付天豪,于力革.改进卷积神经网络的动态手势识别.计算机系统应用,2020,29(9):225-230

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  • 收稿日期:2019-12-30
  • 最后修改日期:2020-01-22
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  • 在线发布日期: 2020-09-07
  • 出版日期: 2020-09-15
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