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复杂背景下基于卷积神经网络的手势识别: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2020年第11期41卷 3199-3203页; 作者：柏丽银彭亚雄陆安江余圣新张旭贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025; 针对不同场景的光照变化、背景噪声等复杂背景和不同年龄、肤色、手部形状大小等差异对手势识别的影响,提出一种改进的手势图像边缘检测与椭圆肤色检测相融合的方法来对手势图像手部进行分割,构建卷积神经网络对手势进行识别。在边缘检...; 针对不同场景的光照变化、背景噪声等复杂背景和不同年龄、肤色、手部形状大小等差异对手势识别的影响,提出一种改进的手势图像边缘检测与椭圆肤色检测相融合的方法来对手势图像手部进行分割,构建卷积神经网络对手势进行识别。在边缘检测的基础上,融合椭圆肤色检测,提高手部分割精确度。在网络的基础层,使用1*1的卷积核增强数据。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能有效分割出手势和识别手势,平均识别率为98.81%。; 来源：详细信息评论

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