融合手部骨架灰度图的深度神经网络静态手势识别

来源 :传感技术学报 | 被引量 : 4次 | 上传用户：yaofj0226

【摘要】

：

针对在无约束环境下静态手势在识别过程中准确率不高的问题,本文提出了一种融合手部骨架灰度图(Grayscale Image of Hand Skeleton, GHS)的深度神经网络,使用手部关键点及其相互关联性构建手部骨架灰度图。网络的输入为GHS图像和RGB图像,主干网络为yolov3,添加了扩展卷积残差模块,在GHS图像和RGB图像进行特征融合后,通过SE模块对每个通道上的特征进行缩放,采用R

【作者】

：

章东平束元周志洪

【机构】

：

中国计量大学信息工程学院,上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室

【出处】

：

传感技术学报

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

深度学习手势识别手部骨架灰度图无约束环境

【基金项目】

：

浙江省重点研发计划项目(2020C03104),上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室开放课题(AGK201900X)。

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