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摘要:
手势作为一种自然语义表达方式,在人机交互中发挥着重要的作用.针对手势图像复杂的背景影响识别准确性且传统方法中人工提取的图像特征难以适应手势多变性的问题,提出一种基于肤色阈值和卷积神经网络的手势识别算法.实验结果表明:该算法在两个数据集下对手势的平均识别率均达到96%以上,因此该算法是可行的.
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文献信息
篇名 基于改进的卷积神经网络的手势识别的研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 手势识别 卷积神经网络 肤色阈值
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 192-195,281
页数 5页 分类号 TP3
字数 2325字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.03.035
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 谢铮桂 19 162 9.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
手势识别
卷积神经网络
肤色阈值
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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101489
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