基于Leap Motion和卷积神经网络的手势识别

作     者：张起浩 蒋少国 蒋青山 赵鹏 

作者机构：南开大学滨海学院电子科学系 

基　　金：天津市国家级大学生创新创业训练计划项目:特种环境下车载可拆卸机械臂(201813663001) 

出 版 物：《物联网技术》 (Internet of things technologies)

年 卷 期：2019年第9卷第10期

页      码：47-49页

摘      要：针对传统神经网络需要人工对参数进行提取的问题,提出基于Leap Motion结合卷积神经网络的手势识别方法。首先利用Leap Motion获取高精度手势图像,然后对图像进行灰度处理,采用卷积神经网络算法自动对原始图像进行特征提取及分类,最后设计6层卷积神经网络用于手势识别。实验结果表明,卷积神经网络算法在6种手势测试集上的准确率可达96.5%,且识别时间短,模型具有较好的鲁棒性。

主 题 词：手势识别 高精度 Leap Motion 灰度处理 卷积神经网络 深度学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16667/j.issn.2095-1302.2019.10.013

馆 藏 号：203798487...