基于卷积神经网络的手势识别算法设计与实现

• 作者: 吴一鹏 孙旭飞 张斌
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 局部感受域 权值共享 池化 手势识别
• 年，卷（期）: 2017,（20）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.20.015

摘要

为了克服传统手势识别方法复杂的人工提取特征值操作,引入卷积神经网络进行手势识别,该算法可以直接对原始图像进行处理,具有局部感知域、权值共享和池化等特点,可以有效提取图像特征.使用Marcel手势识别数据集对框架进行训练,采用交叉验证的方法对系统进行评估,实验结果表明该方法可以识别经过训练的手势,且精确度高,鲁棒性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙旭飞	福州大学物理与信息工程学院	21	49	3.0	6.0
2	张斌	福州大学物理与信息工程学院	8	19	3.0	4.0
3	吴一鹏	福州大学物理与信息工程学院	2	7	1.0	2.0