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摘要:
本文提出一种轻量级视觉手势识别系统,在现有手部关键点提取方案基础上,设计一个多层神经网络将21个手部关键点坐标转化为静态手势类别.多层神经网络在多个图像数据集所提取的手部关键点数据上均有良好表现,还能够一定程度上抑制将非目标手势分类识别为目标手势,减少实际应用中手势动态变化过程引起的错误识别.利用开源神经网络推理框架,部署在低成本嵌入式计算平台树莓派上可达到平均12FPS的处理速度.
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文献信息
篇名 轻量级视觉手势识别系统
来源期刊 电子元器件与信息技术 学科
关键词 手势识别 人机交互 嵌入式系统 神经网络
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 软件技术与信息服务
研究方向 页码范围 199-200
页数 2页 分类号 TP3
字数 语种 中文
DOI 10.19772/j.cnki.2096-4455.2021.6.087
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
手势识别
人机交互
嵌入式系统
神经网络
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
电子元器件与信息技术
月刊
2096-4455
10-1509/TN
16开
北京市石景山区鲁谷路35号
2017
chi
出版文献量(篇)
2445
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25
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