组合深度残差网络手势识别  

作　　者：位政贤 

机构地区：[1]桂林电子科技大学,广西桂林541000

出　　处：《物联网技术》2023年第1期35-37,41,共4页Internet of things technologies

摘　　要：人机交互的不断发展催生了手势识别等一系列先进技术,但目前的手势识别仍存在设备复杂、线路较多等问题。因此,结合了传统手势识别技术的部分内容与深度残差网络,提出一种改进的手势识别算法,弥补了传统手势识别的不足。首先根据传统的手势识别方法去除手势背景并且对手势建模,然后利用深度残差网络提取手势特征变量进行手势分类,得到正确的结果。实验是基于NUS手势数据集进行的。结果表明,本文的手势识别算法准确率达到了97.91%,还实现了多用户同时进行手势识别的操作。本文提出的算法将使未来的人机交互更加自然、和谐。

关 键 词：手势识别 残差网络 肤色模型 深度学习 迁移学习 人机交互 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]