粒子群优化神经网络在动态手势识别中的应用

• 作者: 姚琼 李文生 邓春健
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 BP神经网络 动态手势识别 粒子群
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 74-79
• 分类号: TP391
• 字数: 4826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.05.015

摘要

为了提高动态手势学习训练速度和识别准确率,本文提出一种基于粒子群优化BP神经网络的动态手势识别方法.首先基于自然人机交互需要,定义一套基于机器视觉的动态手势模型;在获取指尖运动轨迹的基础上,提取动态手势的特征向量作为神经网络的输入;利用改进的PSO算法训练BP神经网络,得到神经网络的权值和阀值;最后利用训练过的神经网络识别基于机器视觉的动态手势.测试结果表明:改进的PSO算法能够提高神经网络训练速度和精度,进而提高动态手势识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓春健	电子科技大学中山学院计算机工程系	73	449	12.0	16.0
2	李文生	电子科技大学中山学院计算机工程系	55	361	11.0	15.0
3	姚琼	电子科技大学中山学院计算机工程系	15	55	4.0	7.0