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基于深度学习的手势识别研究

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摘要本文截取视频的一帧,针对手势肤色的特殊性和手势的易形变性,通过建立肤色模型和基于haar的AdaBoost分类器,实现手势分割,通过CamShift算法实现手势的实时追踪。通过卷积神经网络进行手势识别,实现对10种常用手势数字的识别,识别率达到98.3%。

DOI 54kn5rry4k/2148733

作者孙竟豪

机构地区不详

出处《计算机产品与流通》 2018年9期

关键词手势分割手势跟踪手势识别神经网络

分类 [自动化与计算机技术][计算机科学与技术]

出版日期 2018年09月19日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

计算机产品与流通

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