基于DSSD的静态手势实时识别方法

• 作者: 周文军 张勇 王昱洁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 DSSD检测算法 K-means算法 迁移学习 小手势目标
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 255-261
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0053447

摘要

手势识别作为一种自然和谐的人机交互方式,具有广泛的应用前景,而传统手势识别方法准确率不高、实时性较差.为此,在DSSD网络模型的基础上,提出一种静态手势实时识别方法.自制手势数据集,通过K-means算法及手肘法选取先验框的宽高比,采用迁移学习的方法解决数据量小导致的检测精度低的问题,同时根据识别精度选择ResNet101为DSSD模型的基础网络,经DSSD模型的反卷积模块融合各个特征提取层的语义信息,加强对小手势目标的检测能力.实验结果表明,该方法识别静态手势的识别率达到95.6％,较基于Faster R-CNN、YOLO和SSD的手势识别方法分别提高了3.6％、4.5％及2.3％,其检测速度为8 frame/s,能够满足实时检测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇	合肥工业大学计算机与信息学院	105	847	13.0	25.0
2	王昱洁	合肥工业大学计算机与信息学院	13	38	4.0	5.0
3	周文军	合肥工业大学计算机与信息学院	2	1	1.0	1.0