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用于自动视力检测的手势识别方法研究 认领
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作者 何启莉 何家峰 郭娟 《信息技术与网络安全》 2021年第3期32-37,47,共7页
对于自动视力检测系统,手势识别是关键问题,但是采用传统卷积神经网络模型识别手势存在过拟合、计算量大等问题。提出了一种GR-AlexNet模型,对AlexNet网络模型进行了适应性修改和优化:为了加快计算速度,用7×7、5×5、1×1... 对于自动视力检测系统,手势识别是关键问题,但是采用传统卷积神经网络模型识别手势存在过拟合、计算量大等问题。提出了一种GR-AlexNet模型,对AlexNet网络模型进行了适应性修改和优化:为了加快计算速度,用7×7、5×5、1×1的三个小卷积核替代原来的11×11的大卷积核,并删除LRN层和一个全连接层;为了减轻过拟合效应,在每次卷积后都加上一个Dropout优化。对同一数据集分别使用LeNet模型、AlexNet模型、VGG16模型与GR-AlexNet模型进行对比实验。实验表明GR-AlexNet模型在识别准确率上较传统的模型有一定的提高,能抑制过拟合现象,并且具有更快的训练速度。 展开更多
关键词 自动视力检测 OPENCV 手势识别 GR-AlexNet
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基于Kinect多生物识别技术的智能视频播放器交互系统 认领
2
作者 李国友 王维江 +2 位作者 李晨光 杭丙鹏 杨梦琪 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2021年第2期129-140,共12页
为了实现观看者无接触操作情况下的视频播放器智能控制,系统利用Kinect传感器采集彩色图像,使用FaceNet提取人脸特征向量,经支持向量机(SVM)训练后进行人脸识别,该过程在计算机中央处理器(CPU)运行环境下,利用OpenVINO实现人脸检测与识... 为了实现观看者无接触操作情况下的视频播放器智能控制,系统利用Kinect传感器采集彩色图像,使用FaceNet提取人脸特征向量,经支持向量机(SVM)训练后进行人脸识别,该过程在计算机中央处理器(CPU)运行环境下,利用OpenVINO实现人脸检测与识别实时运行,用于视频播放器的登录验证。系统采集音频数据使用Speech Platform Runtime v11进行中文命令识别,使用Kinect Speech Language进行英文命令识别,进而实现语音控制。采集骨骼数据,计算骨骼点之间的距离与角度进行人体姿态和手势识别,将识别结果转换为控制命令,进而实现播放器的快进、切换视频、加减音量等常用的控制功能。实验结果表明,该交互系统实现了使用者无接触全自动人体控制,为视频播放器提供了一种自然便捷的交互方式。 展开更多
关键词 Kinect V2传感器 OpenVINO 人脸识别 播放器控制 语音识别 手势识别
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动态时间规整算法优化 认领
3
作者 叶科淮 陈志 +2 位作者 王仁杰 史佳成 胡宸 《软件导刊》 2021年第1期132-135,共4页
为了解决动态时间规整算法在时间序列长度较长、两段时间序列长度相当时计算效率较低等问题,对动态时间规整增加约束条件,并从压缩时间序列、优化全局约束及修改约束条件等方面进行改进。通过实验,将算法应用于较长的时间序列中。实验... 为了解决动态时间规整算法在时间序列长度较长、两段时间序列长度相当时计算效率较低等问题,对动态时间规整增加约束条件,并从压缩时间序列、优化全局约束及修改约束条件等方面进行改进。通过实验,将算法应用于较长的时间序列中。实验结果表明,两段时间序列长度越接近,动态时间规整的时间复杂度越趋于线性,在完全相等时,时间复杂度从传统算法的O(nm)优化至O(n),优化效率最高可达到99%。修改约束条件后的动态规整算法可识别实验中所有经过慢放处理的时间序列。经过优化的动态时间规整算法可在一定条件下提高效率,并且能快速识别相同的时间序列。 展开更多
关键词 动态时间规整 动态规划 语音识别 手势识别 数据挖掘
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文章速递图像识别的静态手势识别与动态跟踪系统设计 认领
4
作者 李天真 宋齐顺 +1 位作者 贾岚絮 何刚强 《单片机与嵌入式系统应用》 2021年第4期34-37,共4页
本文研究了图像手势识别和增强现实技术,设计了可以进行静态手势识别和动态跟踪的系统,通过提前录入不同手势,利用皮肤颜色对图像进行OSTU自适应阈值划分,建立二值化图像,与已知的手势进行匹配,以得到手势结果。实验结果表明,准确率达到... 本文研究了图像手势识别和增强现实技术,设计了可以进行静态手势识别和动态跟踪的系统,通过提前录入不同手势,利用皮肤颜色对图像进行OSTU自适应阈值划分,建立二值化图像,与已知的手势进行匹配,以得到手势结果。实验结果表明,准确率达到96.8%,识别速度达到0.55 s。动态跟踪利用检测每帧图像中手部的位置进行定位和捕捉,图像捕捉帧数达到28帧/s,对手势静态识别和动态跟踪实现了人机之间的良好交互。 展开更多
关键词 图像识别 增强现实 手势识别 阈值分割
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聋哑人手语语音报读系统的设计 认领
5
作者 唐灏 罗庆佳 +1 位作者 钟树强 唐妙娟 《现代工业经济和信息化》 2021年第1期49-50,共2页
针对传统手势识别方法准确率不高、耗能高、不便携等不足问题,设计了手势语音报读系统。该系统通过六轴陀螺仪姿势传感器模块检测手势动作信息、压力传感器检测手指活动状况,主控芯片将以上两个模块的数据收集处理后传输给语音模块报读... 针对传统手势识别方法准确率不高、耗能高、不便携等不足问题,设计了手势语音报读系统。该系统通过六轴陀螺仪姿势传感器模块检测手势动作信息、压力传感器检测手指活动状况,主控芯片将以上两个模块的数据收集处理后传输给语音模块报读,用户可通过手机蓝牙连接语音报读手套获取实时报读信息,为聋哑人与普通人进行无障碍交流搭建起了桥梁,使产品能够更全面地服务于社会。 展开更多
关键词 手势识别 传感器 实时交互
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基于DTW和CNN的仿真驾驶手势识别及交互 认领
6
作者 杨尊俭 张淑军 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2021年第2期144-151,共8页
研究仿真驾驶中的手势识别及自动交互,利用Kinect空间编码技术提取人体运动关节信息,采用DTW与深度学习相结合的方法进行手势识别。提出了一种加权的DTW算法,对提取的骨架信息进行分析,实现对连续手势实时的粗粒度识别;对手部信息,通过... 研究仿真驾驶中的手势识别及自动交互,利用Kinect空间编码技术提取人体运动关节信息,采用DTW与深度学习相结合的方法进行手势识别。提出了一种加权的DTW算法,对提取的骨架信息进行分析,实现对连续手势实时的粗粒度识别;对手部信息,通过关节点计算提取ROI,利用7层CNN网络对ROI信息进行特征提取并得到手部行为的细粒度识别。利用Unity3D对驾驶场景进行仿真,虚拟环境与用户手势实时交互,实验结果真实有效。 展开更多
关键词 手势识别 虚实交互 深度学习 动态时间规整
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基于3D卷积神经网络的手语动作识别 认领
7
作者 赵金龙 陈春雨 +1 位作者 于德海 孟天禹 《通信技术》 2021年第2期327-333,共7页
为了提高3D卷积神经网络在进行动态手语识别任务时的准确率,参考Resnet50网络提出了一种双通道的时空特征提取网络。该网络包含一个高采样频率分支和一个低采样频率分支,分别关注图像中的运动信息和语义信息,最终融合两个分支提取到的... 为了提高3D卷积神经网络在进行动态手语识别任务时的准确率,参考Resnet50网络提出了一种双通道的时空特征提取网络。该网络包含一个高采样频率分支和一个低采样频率分支,分别关注图像中的运动信息和语义信息,最终融合两个分支提取到的特征完成分类识别。在公开数据集UCF-101和自建手语数据集上完成实验验证,结果表明该网络能够充分捕捉时间特征信息和空间特征信息,对人体动作识别与手语动作识别均具有较高的识别能力。 展开更多
关键词 3D卷积神经网络 双通道结构 特征融合 手势识别
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一种复合型手势识别方法研究 认领
8
作者 韩文静 罗晓曙 杨日星 《计算机工程与应用》 北大核心 2021年第4期108-113,共6页
针对已有卷积神经网络在手势识别过程中精度不高的问题,提出了一种双通道卷积神经网络的特征融合与动态衰减学习率相结合的复合型手势识别方法。通过两个相互独立的通道进行手势图像的特征提取,首先使用SENet(Squeeze-and-Excitation Ne... 针对已有卷积神经网络在手势识别过程中精度不高的问题,提出了一种双通道卷积神经网络的特征融合与动态衰减学习率相结合的复合型手势识别方法。通过两个相互独立的通道进行手势图像的特征提取,首先使用SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)构成的第一通道提取全局特征,然后使用RBNet(Residual Block Networks)构成的第二通道提取局部特征,并将全局特征和局部特征进行通道维度上的融合。同时,利用动态衰减的学习率训练双通道网络模型。与其他卷积神经网络模型的对比实验结果表明,提出的复合型手势识别方法的手势识别率高,参数数量少,适用于不同手势图像数据集的识别。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 手势识别 双通道特征融合 SENet RBNet
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一种改进YOLOv3的手势识别算法 认领
9
作者 睢丙东 张湃 王晓君 《河北科技大学学报》 CAS 2021年第1期22-29,共8页
为了解决YOLOv3算法在手势识别中存在识别精度低及易受光照条件影响的问题,提出了一种改进的YOLOv3手势识别算法。首先,在原来3个检测尺度上新增加1个更小的检测尺度,提高对小目标的检测能力;其次,以DIoU代替原来的均方差损失函数作为... 为了解决YOLOv3算法在手势识别中存在识别精度低及易受光照条件影响的问题,提出了一种改进的YOLOv3手势识别算法。首先,在原来3个检测尺度上新增加1个更小的检测尺度,提高对小目标的检测能力;其次,以DIoU代替原来的均方差损失函数作为坐标误差损失函数,用改进后的Focal损失函数作为边界框置信度损失函数,目标分类损失函数以交叉熵作为损失函数。结果表明,将改进的YOLOv3手势识别算法用于手势检测中,mAP指标达到90.38%,较改进前提升了6.62%,FPS也提升了近2倍。采用改进的YOLOv3方法训练得到的新模型,识别手势精度更高,检测速度更快,整体识别效率大幅提升,平衡了简单样本和困难样本的损失权重,有效提高了模型的训练质量和泛化能力。 展开更多
关键词 计算机神经网络 YOLOv3 目标检测 手势识别 DIoU Focal损失函数
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可穿戴的智能矫姿系统设计与实现 认领
10
作者 董辉 敖文聪 +2 位作者 罗强 吴祥 沈佳阳 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期24-29,93,共7页
针对长时间的坐姿不良对伏案人群的身体健康造成严重危害的问题,提出了矫正姿势和久坐提醒双管齐下的解决方案,设计了一套可穿戴的智能矫姿系统。通过对人体脊柱生理结构的分析,采用双惯性传感器协同采集的方式提高了数据采集精度。当... 针对长时间的坐姿不良对伏案人群的身体健康造成严重危害的问题,提出了矫正姿势和久坐提醒双管齐下的解决方案,设计了一套可穿戴的智能矫姿系统。通过对人体脊柱生理结构的分析,采用双惯性传感器协同采集的方式提高了数据采集精度。当系统监测到人体出现不良坐姿时,通过自动触发语音和震动提醒的方式辅助用户纠正当前不良坐姿。利用姿态检测技术,建立了基于动作状态变化的智能计时模型,改善了目前只能周期性计时提醒的方法。利用手机APP的数据可视化显示和相关参数设置,改善了系统的人机交互体验。测试表明:该系统具有矫正姿势效果良好和久坐提醒灵敏的特点,可有效缓解久坐带来的危害。 展开更多
关键词 惯性传感器 安卓 姿态解算 姿态检测 坐姿矫正 久坐提醒
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辅助虚拟现实数据手套及电刺激力触觉增强反馈电路系统设计 认领
11
作者 李兆基 王海鹏 +1 位作者 阮伟华 黄书豪 《电子科技》 2021年第3期28-35,42,共9页
针对目前虚拟现实人机交互设备存在的精度低、体积大、可穿戴性差的缺点,文中以手势识别和虚拟现实人机交互为研究对象,提出并设计了一种新型用于辅助VR设备进行人机交互的原型系统。该系统包括由一组弯曲度传感器与九轴运动姿态传感器... 针对目前虚拟现实人机交互设备存在的精度低、体积大、可穿戴性差的缺点,文中以手势识别和虚拟现实人机交互为研究对象,提出并设计了一种新型用于辅助VR设备进行人机交互的原型系统。该系统包括由一组弯曲度传感器与九轴运动姿态传感器组成的手套和一个基于功能性电刺激腕带。数据手套系统具有对手部运动姿态数据的采集和FES力触觉增强的信息反馈功能。手套系统通过无线方式进行数据的传输,数据在计算机端的姿态程序算法中进行进一步的计算,计算结果用于对VR场景中构建的手部姿态进行实时控制。利用VR场景中的碰撞算法预测出手部在场景中碰撞物体产生的力触觉值,最后通过无线传输至FES刺激腕带产生不同等级的刺激脉冲辅助完成对手部力触觉控制,从而达到人机交互的效果。经过实际测试,5位健康志愿者单根手指的平均识别精度为94.7%±1.3%。设计采用的FES刺激腕带可以提供0~30 mA的电流输出和最大扭矩达到1.8 N·m的腕关节力量控制,动作延迟时间为20 ms。 展开更多
关键词 手势识别 虚拟现实 功能性电刺激 数据手套 康复 力触觉增强反馈
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基于卷积神经网络的手势识别算法研究 认领
12
作者 程冉 史健芳 《电子设计工程》 2021年第2期179-184,共6页
基于实现小样本数据集下手势识别的目的,采用了深度卷积神经网络GoogLeNet模型以及PNN神经网络进行分类,同时结合了迁移学习的方法将深度学习模型进行迁移而构建所用模型。用公共数据集Keck Gesture进行实验,通过对数据集图像进行简单... 基于实现小样本数据集下手势识别的目的,采用了深度卷积神经网络GoogLeNet模型以及PNN神经网络进行分类,同时结合了迁移学习的方法将深度学习模型进行迁移而构建所用模型。用公共数据集Keck Gesture进行实验,通过对数据集图像进行简单的图像预处理,使得图像特征更为明显,将预处理后的图像作为网络输入进行手势识别实验。经实验验证,该方法在该数据上平均准确率达到了99%以上,而且识别速度较快,达到了10帧/s,基本能满足实时性要求。 展开更多
关键词 卷积神经网络 手势识别 概率神经网络 迁移学习
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文章速递基于信道状态特征的手势动作识别技术研究 认领
13
作者 吴哲夫 邵承贤 +2 位作者 龚树凤 毛科技 吕跃华 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期8-14,共7页
手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本... 手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。 展开更多
关键词 手势识别 信道状态信息 相位 动作提取
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基于几何特征的桌面静态手势识别 认领
14
作者 张辉 邓继周 +3 位作者 周经纬 朱成顺 刘李明 张胜文 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第10期2977-2981,共5页
为满足桌面环境下的手势交互需求,研究一种将手指数目、指间距及指间夹角特征相结合的桌面静态手势识别方法。以提高手势识别率、降低识别难度为目标,根据指间距及指间角度特征进行手势建模。利用分层策略将手势识别分为两层,将多种类... 为满足桌面环境下的手势交互需求,研究一种将手指数目、指间距及指间夹角特征相结合的桌面静态手势识别方法。以提高手势识别率、降低识别难度为目标,根据指间距及指间角度特征进行手势建模。利用分层策略将手势识别分为两层,将多种类手势识别转化到每层下较少种类的识别,根据每层的识别结果作为判别依据共同完成手势识别任务。实验结果表明,在常规桌面背景下,该方法比普通的模板匹配方法具有更高的识别准确率。 展开更多
关键词 人机交互 手势识别 静态手势 几何特征 手势建模 分层策略
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一种基于神经网络的手势识别装置 认领
15
作者 王金虎 聂凯 刘黔璋 《现代电子技术》 北大核心 2020年第10期141-144,共4页
基于BP神经网络算法设计一种能够实现对猜拳游戏和划拳游戏成功判决的手势识别装置。该装置具有训练和判决两种工作模式,对任意人员进行猜拳游戏和划拳游戏的手势训练,经过有限次训练后,生成深度BP神经网络,进而在判决模式下实现对手势... 基于BP神经网络算法设计一种能够实现对猜拳游戏和划拳游戏成功判决的手势识别装置。该装置具有训练和判决两种工作模式,对任意人员进行猜拳游戏和划拳游戏的手势训练,经过有限次训练后,生成深度BP神经网络,进而在判决模式下实现对手势识别的正确判定。该装置由控制模块、电容传感器模块、按键输入模块、显示模块以及探头部分组成。经测试证明,该装置具有成本低、响应时间短、正确率高的优点,扩展了手势识别的应用范围,具有良好的应用发展前景。 展开更多
关键词 手势识别 神经网络 手势训练 手势判定 电路设计 模式测试
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Human Skeleton Detection, Modeling and Gesture Imitation Learning for a Social Purpose 认领
16
作者 Linda Nanan Vallée Sao Mai Nguyen +2 位作者 Christophe Lohr Ioannis Kanellos Olivier Asseu 《工程(英文)(1947-3931)》 2020年第2期90-98,共9页
Gesture recognition is topical in computer science and aims at interpreting human gestures via mathematical algorithms. Among the numerous applications are physical rehabilitation and imitation games. In this work, we... Gesture recognition is topical in computer science and aims at interpreting human gestures via mathematical algorithms. Among the numerous applications are physical rehabilitation and imitation games. In this work, we suggest performing human gesture recognition within the context of a serious imitation game, which would aim at improving social interactions with teenagers with autism spectrum disorders. We use an artificial intelligence algorithm to detect the skeleton of the participant, then model the human pose space and describe an imitation learning method using a Gaussian Mixture Model in the Riemannian manifold. 展开更多
关键词 IMITATION Learning Artificial Intelligence GESTURE Recognition AUTISM Spectrum DISORDERS (ASD) GAUSSIAN Mixture Model (GMM)
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轨迹特征融合双流模型的动态手势识别 认领
17
作者 林玲 陈姚节 +1 位作者 徐新 郭同欢 《计算机技术与发展》 2020年第12期34-39,共6页
针对现有动态手势识别任务的识别率不高、鲁棒性不强等问题,提出一种新的动态手势识别方法。该方法将轨迹特征与手型时空特征融合到自适应分配权值的双流网络模型中,实现动态手势有效准确的识别。通过Kinect采集到整个动态手势的深度图... 针对现有动态手势识别任务的识别率不高、鲁棒性不强等问题,提出一种新的动态手势识别方法。该方法将轨迹特征与手型时空特征融合到自适应分配权值的双流网络模型中,实现动态手势有效准确的识别。通过Kinect采集到整个动态手势的深度图序列和彩色图序列,从中提取出动态手势的轨迹特征曲线图与手型特征变化序列图;而后利用2D残差网络对动态手势的轨迹特征曲线图进行识别,得到轨迹信息识别结果;同时采用二模态训练后的3D双卷积神经网络对动态手势时空信息进行识别,得到时空网络识别结果;再根据两种网络的识别结果通过自适应分配权值进行融合得到最终的识别结果。实验结果表明,该方法在自制SKIG数据集上的识别率平均为99.52%,相比于其他方法取得了更高的识别精度,体现了该方法的鲁棒性与优越性。 展开更多
关键词 轨迹识别 时空信息识别 双流网络 自适应分配权值 手势识别
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基于电容式感应的手势识别系统设计 认领 被引量:2
18
作者 葛海江 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第4期80-82,共3页
研究了一种基于电容式传感器FDC2214的手势识别系统。为提高手势识别的准确率,设计了基于手型分布的电容感应测试方法,提出了多通道传感器的数据采集策略;在手势训练和识别算法设计上,采用冒泡排序法来优化采集的手势数据,并对新、旧数... 研究了一种基于电容式传感器FDC2214的手势识别系统。为提高手势识别的准确率,设计了基于手型分布的电容感应测试方法,提出了多通道传感器的数据采集策略;在手势训练和识别算法设计上,采用冒泡排序法来优化采集的手势数据,并对新、旧数据进行Delta差值和绝对值的累加操作,获得权值最小的识别手势。该手势识别装置分别在猜拳和划拳游戏中经过百余次的实验测试,猜拳游戏的识别成功率为100%,划拳游戏的识别成功率达99. 2%以上,且两种游戏的单个手势的识别时间不超过427. 9 ms,达到了较好的实时手势识别效果。 展开更多
关键词 电容式传感器 FDC2214 手势训练 手势识别 游戏
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基于超声波的真实场景手势识别算法 认领
19
作者 周飞飞 李翔宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期821-826,共6页
针对基于超声波的手势识别系统在真实场景下的自动化和杂波干扰问题,提出一套包括手势检测、杂波滤除的手势识别算法。手势检测算法基于动态能量阈值,能够检测手势的产生,自动触发手势识别流程。杂波滤除算法使用目标分割,滤除RDM(range... 针对基于超声波的手势识别系统在真实场景下的自动化和杂波干扰问题,提出一套包括手势检测、杂波滤除的手势识别算法。手势检测算法基于动态能量阈值,能够检测手势的产生,自动触发手势识别流程。杂波滤除算法使用目标分割,滤除RDM(range Doppler map)图中的杂波,只提取其中有效目标的特征,用于手势的分类。实验结果表明,该系统能够在手势检测和手势识别两个流程间自动切换,对7种不同手势的识别率为97.9%,在存在干扰的真实应用环境中,杂波滤除算法能够提高识别率。 展开更多
关键词 手势识别 超声波 距离多普勒图 手势检测 杂波滤除
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基于DSSD的静态手势实时识别方法 认领
20
作者 周文军 张勇 王昱洁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期255-261,共7页
手势识别作为一种自然和谐的人机交互方式,具有广泛的应用前景,而传统手势识别方法准确率不高、实时性较差。为此,在DSSD网络模型的基础上,提出一种静态手势实时识别方法。自制手势数据集,通过K-means算法及手肘法选取先验框的宽高比,... 手势识别作为一种自然和谐的人机交互方式,具有广泛的应用前景,而传统手势识别方法准确率不高、实时性较差。为此,在DSSD网络模型的基础上,提出一种静态手势实时识别方法。自制手势数据集,通过K-means算法及手肘法选取先验框的宽高比,采用迁移学习的方法解决数据量小导致的检测精度低的问题,同时根据识别精度选择ResNet101为DSSD模型的基础网络,经DSSD模型的反卷积模块融合各个特征提取层的语义信息,加强对小手势目标的检测能力。实验结果表明,该方法识别静态手势的识别率达到95.6%,较基于Faster R-CNN、YOLO和SSD的手势识别方法分别提高了3.6%、4.5%及2.3%,其检测速度为8 frame/s,能够满足实时检测要求。 展开更多
关键词 手势识别 DSSD检测算法 K-MEANS算法 迁移学习 小手势目标
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