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基于多流卷积神经网络的动态手势识别.pdf
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Python+CNN+Tensorflow识别手势,目前做到了0-7的手势。文件为源代码和训练集。主要是调用OpenCV,预处理的主要步骤为:去噪 -> 肤色检测 -> 二值化 -> 形态学处理 -> 轮廓提取,其中最麻烦的两项为肤色检测和轮廓提取。去噪音:使用双边滤波器,该滤波器考虑了图像的空间关系,也考虑图像的灰度关系。双边滤波同时使用了空间高斯权重和灰度相似性高斯权重,确保了边界不会被模糊掉
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传统的手势识别系统由特征提取和分类器组成,需要人工设计特征,但很难达到足够满意的效果且耗费大量的时间。将卷积神经网络应用于手势识别,能直接把图像数据输入网络,且不用进行复杂的前期预处理。卷积神经网络拥有很强的鲁棒性和较低的复杂性,通过大量的仿真实验,证明了该识别方法具有很好的识别效果,相比现有方法有较大的优势。
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