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摘要:
手势识别作为当前人机交互的主要方式之一,提升手势识别的准确性和实时性对人机交互发展和便利人们生活具有重要意义.本文结合深度学习的应用基础和实际应用效果,在研究深度学习理论的基础上,提出了深度学习理论网络,分别针对静态手势识别和复杂环境下手势识别在深度学习理论下的最佳训练方法进行仿真,并得出CNN方法为深度学习的最佳学习和训练的选择.
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文献信息
篇名 基于深度学习的机械手势识别研究
来源期刊 中国设备工程 学科 工学
关键词 手势识别 深度学习 CNN方法 静态手势 噪声处理
年,卷(期) 2021,(20) 所属期刊栏目 工艺流程与应用
研究方向 页码范围 84-85
页数 2页 分类号 TP391.41|TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0711.2021.20.051
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研究主题发展历程
节点文献
手势识别
深度学习
CNN方法
静态手势
噪声处理
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
中国设备工程
半月刊
1671-0711
11-4623/N
大16开
北京市西城区月坛北小街2号院1号楼3层海运国际酒店二层
82-374
1985
chi
出版文献量(篇)
21366
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45
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19871
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