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摘要:
提出一种基于Laguerre正交基前向神经网络的动态手势识别方法.首先根据多项式逼近和矩阵理论,构造了一种以Laguerre正交多项式作为隐含层神经元激励函数的多输入、多输出三层前向神经网络模型,在网络权值迭代计算公式基础上推出一种基于伪逆的直接计算网络权值方法,避免求取权值的反复迭代过程;提出一种快速的基于颜色的指尖检测跟踪算法以便实时获取指尖运动轨迹,并提取指尖运动轨迹的特征向量作为Laguerre神经网络的输入向量;通过预先获取的动态手势样本(包括手势输入向量和预期结果)训练Laguerre神经网络,利用经过训练的Laguerre神经网络来识别通过摄像头获取的动态手势.测试结果表明:Laguerre正交基前向神经网络能够提高学习训练速度和精度,而且在动态手势识别方面具有较好的鲁棒性和泛化能力,具有较高的识别准确率.
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文献信息
篇名 基于Laguerre正交基神经网络的动态手势识别
来源期刊 南京大学学报:自然科学版 学科 工学
关键词 Laguerre正交基神经网络 权值直接确定 指尖跟踪 动态手势识别
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 515-523
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李文生 电子科技大学中山学院计算机学院 55 361 11.0 15.0
2 姚琼 电子科技大学中山学院计算机学院 15 55 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
Laguerre正交基神经网络
权值直接确定
指尖跟踪
动态手势识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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