改进SSD算法在中国手语识别上的应用

• 作者: 周舟 韩芳 王直杰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 中国手语识别 目标检测 通道权重分配 数据增强
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 156-161
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1910-0429

摘要

基于计算机视觉的手语识别技术能为聋校双语教学带来很大的便利.近年来,随着深度学习技术的蓬勃发展,手语识别的准确率和速度有了极大的提高.与使用颜色标记和外界技术(如Kinect手心定位技术)的方法不同,提出一种改进的SSD(Single-Shot Multibox Detector)网络,对手势进行目标检测完成中国手语识别.针对手部小目标,将SE-Net嵌入SSD中的特征层进行通道权重分配,改进损失函数更好地应对正负样本不均衡问题,使用mixup进行数据增强,将手势识别结果在中国手语关键手势模板库中进行匹配,从而完成动态手语识别.实验证明,该算法在手语识别上具有较高的准确率和识别速度.