一种基于深度学习的静态手势实时识别方法

来源 :现代计算机(专业版) | 被引量 : 10次 | 上传用户：AAA0662AAA

【摘要】

：

手势是人机交互的一种方式,更是听力言语障碍人群与他人交流的一种语言。针对手势识别速度和检测率这两个难点,提出一种静态手势检测网络模型ASSD。该模型基于深度学习的SSD方法,将原方法的特征提取网络VGG16用改进的卷积神经网络Alex Net取代,以进一步提高识别速度。同时,辅助网络使用多尺度特征检测、卷积预测器检测和默认框与宽高比等策略。这些特性使得该模型有着端到端识别优点,在保证识别精度的同时

【作者】

：

张勋陈亮胡诚孙韶媛

【机构】

：

东华大学信息科学与技术学院

【出处】

：

现代计算机(专业版)

【发表日期】

：

2017年34期

【关键词】

：

静态手势实时识别深度学习卷积神经网络 Static Gesture Real-Time Recognition Deep Learning Conv

【基金项目】

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上海市科委基础研究项目（No.15JCl100600）

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