基于CNN卷积神经网络的手势识别系统

• 作者: 俞洋 厉丹 姚瑶 张丽娜 马一丁
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经 手势识别 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 页码范围: 210-212
• 页数: 3页
• 分类号: TP183

摘要

与普通的神经网络非常相似,CNN卷积神经网络也由具有可学习的权重和偏置常量的神经元组成.每个神经元都接收一些输入并做一些点积计算,输出是每个分类的分数,普通神经网络里的一些计算技巧依旧适用.该文介绍了基于CNN卷积神经网络的手势识别系统,首先对不同的手势图片进行采集,将采集结果作为训练集和测试集,系统将会对其进行识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽娜	徐州工程学院信电工程学院	17	56	3.0	7.0
2	厉丹	徐州工程学院信电工程学院	44	121	6.0	9.0
3	俞洋	徐州工程学院信电工程学院	2	0	0.0	0.0
4	马一丁	徐州工程学院信电工程学院	2	0	0.0	0.0
5	姚瑶	徐州工程学院信电工程学院	14	15	3.0	3.0