基于YOLO算法的手势识别

• 作者: 张强 王粉花 赵波 黄超
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 YOLO算法 YOLOv3-tiny-T算法 平均精度均值
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 873-879
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 4635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2019.030

摘要

研究YOLO算法在手势识别中的应用,提升在近肤色和光线明暗不一的背景下检测的速度和精度.YO-LO算法是端到端的检测方法,通过卷积神经网络自动提取目标的特征,可以大幅度提高运算速度.鉴于YOLO算法在目标检测任务中的优良表现,将YOLO算法应用到手势识别问题中.通过对YOLO系列算法的研究对比表明,YOLO算法在手势识别中具有良好表现.同时,在YOLOv3算法的快速版本YOLOv3-tiny的基础上提出了YOLOv3-tiny-T算法.YOLOv3-tiny-T在包含5种手势的UST数据集上,平均精度均值为92.24％,较YOLOv3-tiny获得了5％左右的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张强	北京科技大学自动化学院	135	1612	23.0	32.0
2	黄超	北京科技大学自动化学院	12	14	3.0	3.0
3	王粉花	北京科技大学自动化学院	17	202	7.0	14.0
12	赵波	北京科技大学自动化学院	1	0	0.0	0.0