基于Faster R-CNN的手势识别算法

被引：43

作者：

吴晓凤 ^{[1
]}

张江鑫 ^{[1
]}

徐欣晨 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江工业大学信息工程学院

[2] 浙江工业大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2018年 / 30卷 / 03期

关键词：

手势识别; Faster R-CNN; 扰动交叠率; 过拟合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对传统手势识别算法准确率不高、鲁棒性不强的问题,基于卷积神经网络提出基于Faster R-CNN的手势识别算法.首先修改Faster R-CNN框架的关键参数,达到同时检测和识别手势的目的;然后提出扰动交叠率算法,避免训练模型的过拟合问题,进一步提高识别准确率.在公共数据集NTU和VIVA上进行手势识别实验的结果表明,该算法有效地避免了训练模型的过拟合问题,比传统算法具有更高的识别准确率和更强的鲁棒性.

引用

页码：468 / 476

页数：9

共 8 条

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