基于卷积神经网络的简单背景手势识别方法概述  

作　　者：廖干洲[1] 曾霞[1] 

机构地区：[1]广州大学松田学院,广东广州511300

出　　处：《科学与信息化》2018年第33期12-13,共2页Technology and Information

摘　　要：在手势识别研究方法日益成熟的今天,研究人员把主要精力放在新算法的研究以及旧方法的改进上,均取得了很好的成果。本文利用时下流行的卷积神经网络训练方法,避开大量的算法研究工作,把主要工作放在手势数据的获取以及处理上,在一定的数据范围内取得了很好的结果。在一定程度上给手势识别工作提供了新的思路。Today, as gesture recognition research methods become more and more mature, researchers have made great efforts to focus on the research of new algorithms and the improvement of old methods. In this paper, we use the popular Convolutional Neural Network (CNN) training method to avoid a lot of algorithm research work. The main work is on the acquisition and processing of gesture data, and it has achieved good results in a certain data range. To a certain extent, it provides a new idea for gesture recognition.

关 键 词：手势识别 手势数据 卷积神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]