基于卷积神经网络的手势识别算法设计

作     者：李银银 陈磊 杨罡 赵静 LI Yin-yin;CHEN Lei;YANG Gang;ZHAO Jing

作者机构：淮南师范学院计算机学院安徽淮南232038 淮南师范学院化学与材料工程学院安徽淮南232038 

基　　金：全国重点实验室开放课题(COGOS-2023HE02) 安徽省高校优秀青年科研项目(2022AH030143) 淮南师范学院自然科学研究项目(2022XJYB056) 

出 版 物：《蚌埠学院学报》 (Journal of Bengbu University)

年 卷 期：2024年第13卷第2期

页      码：71-76页

摘      要：针对传感器对手势识别存在范围小、鲁棒性弱等痛点,采用MediaPipe机器学习框架对捕获的手势图像实时遍历,利用卷积神经网络进行高斯平滑滤波,并结合21个特征关节点手掌模型,根据欧氏空间距离判别阈值和单个手指曲率对指间动作做出分类,通过坐标关系建立指尖和模型特征点之间的实时映射。经测试,目标区域内手势识别准确精度达到98%,并实现了对控制音量大小等操作类手势的准确识别。

主 题 词：人机交互 手势识别 卷积神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-297X.2024.02.014

馆 藏 号：203127463...