基于深度學(xué)習(xí)的手勢(shì)識(shí)別研究
關(guān)鍵詞：深度圖像 預(yù)處理 特征提取 深度學(xué)習(xí) 手勢(shì)識(shí)別
摘要：目前一些相對(duì)成熟的手勢(shì)識(shí)別算法,如基于模板匹配的方法、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法以及基于隱馬爾科夫模型的方法,都存在計(jì)算復(fù)雜的劣勢(shì),而基于深度學(xué)習(xí)的手勢(shì)識(shí)別具有一定優(yōu)勢(shì)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)提取多層網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化的高價(jià)值易用特征,通過(guò)向量等表示,簡(jiǎn)化算法以實(shí)現(xiàn)良好的識(shí)別效果。通過(guò)攝像頭采集室內(nèi)復(fù)雜背景下的手勢(shì)圖像,在計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力強(qiáng)大的PC平臺(tái)通過(guò)深度學(xué)習(xí)處理圖像,提取特征,然后進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,能提高識(shí)別準(zhǔn)確率。通過(guò)改進(jìn)硬件或算法還可提高識(shí)別效率及安全性。
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