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基于深度學習的手勢識別研究
沈雅婷 南京理工大學紫金學院計算機學院; 江蘇南京210046
關鍵詞：深度圖像 預處理 特征提取 深度學習 手勢識別
摘要：目前一些相對成熟的手勢識別算法,如基于模板匹配的方法、基于人工神經網絡的方法以及基于隱馬爾科夫模型的方法,都存在計算復雜的劣勢,而基于深度學習的手勢識別具有一定優勢。通過深度學習提取多層網絡簡化的高價值易用特征,通過向量等表示,簡化算法以實現良好的識別效果。通過攝像頭采集室內復雜背景下的手勢圖像,在計算能力、存儲能力強大的PC平臺通過深度學習處理圖像,提取特征,然后進行分類識別,能提高識別準確率。通過改進硬件或算法還可提高識別效率及安全性。
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