题名
基于肤色分割与深度学习的手势识别
DOI
作者
杨洋 郑紫微 孙兹昂 郝骏
作者单位
宁波大学通信技术研究所
摘要
手势识别在非语言交流和人机交互中有着十分重要作用,为了实现手势识别的准确率与鲁棒性。本文提出用YCbCr色彩空间检测肤色对输入的图像分割出感兴趣的手势区域,然后再通过深度学习的方法训练出手势识别的模型。该方法针对五种特定手(stop、ok、punch、yes、good)进行自动手势识别。使用Kears框架实现卷积神经网络。通过实验证明,该方法对输入的五种手势识别准确率达到94.6%,并且具有一定的鲁棒性。
关键词
肤色模型；卷积神经网络；手势识别；准确率
刊名
数据与科学
ISSN
3078-9834
年、卷(期)
201911
所属期刊栏目
数学与物理
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