【摘 要】
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基于视觉的手势识别是人机交互的热点。针对手势图像易受环境影响造成部分图像缺失,进而导致手势识别精度难以提升的问题,提出了一种基于静态手势图片数据的卷积神经网络(CNN)联合双向长短时记忆循环神经网络(Bi-LSTM)的混合模型。通过随机擦除算法处理手势数据集,可以充分模拟手势缺失问题,首先利用CNN提取手势的空间特征,随后通过Bi-LSTM提取组内图片之间的关联特征,用以解决图片中部分手势图像缺失
【基金项目】
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河北省自然科学基金面上项目(No.H2016201201),河北省高等学校科学技术研究重点项目(No.ZD2016149)。
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基于视觉的手势识别是人机交互的热点。针对手势图像易受环境影响造成部分图像缺失,进而导致手势识别精度难以提升的问题,提出了一种基于静态手势图片数据的卷积神经网络(CNN)联合双向长短时记忆循环神经网络(Bi-LSTM)的混合模型。通过随机擦除算法处理手势数据集,可以充分模拟手势缺失问题,首先利用CNN提取手势的空间特征,随后通过Bi-LSTM提取组内图片之间的关联特征,用以解决图片中部分手势图像缺失的问题,最后完成分类。在新加坡国立大学手部姿势数据集上以46.36 f·s~(-1)的速度达到94.6%
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