基于多权值神经网络的静态手势字母识别的研究

• 作者: 王洪昌
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多权值神经元 人机交互 手势识别 手势字母
• 年，卷（期）: 2010,（14）
• 页码范围: 46-48
• 分类号: TP332
• 字数: 2365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2010.14.015

摘要

提出了一种基于多权值神经网络模型的静态手势语识别方法.应用手势字母图像圆周极径序列的傅立叶频谱信息来提取特征,再结合多权值神经网络的训练算法与识别算法,实现静态手势字母的识别,并取得了很好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪昌		1	1	1.0	1.0