基于卷积神经网络的手势识别.pdf

"基于卷积神经网络的手势识别" 本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的手势识别方法，以提高手势识别的准确率和可靠性。在手势识别过程中，手势变化的多样性和手势本身的复杂性会对手势识别的精确性和可靠性带来更大的影响。为了能够在实现高准确率手势识别的同时降低识别速度，本文提出了一种基于深度卷积神经网络的手势识别方法。 该方法首先运用边缘检测算法和细化算法提取手势区域的边缘轮廓特征和手势骨架特征，然后采用特征融合的方法获取手势融合特征。通过对比几种常见机器学习算法（支持向量机、决策树、随机森林和卷积神经网络）在手势识别中的时间效率和准确精度，选取最优的手势识别模型。 实验结果表明，在不同数据集下，通过实验数据对比，基于深度神经网络的手势识别虽然在平均时间开销上相对较高，但在识别准确率上却提升了2%，可以达到98.57%。这表明，基于深度卷积神经网络的手势识别方法可以提高手势识别的准确率和可靠性。 此外，本文还讨论了机器学习和深度学习在手势识别中的应用，包括支持向量机、决策树、随机森林和卷积神经网络等机器学习算法的比较和分析。同时，本文也探讨了手势识别在实践中的应用前景和挑战，包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域。 本文提出的基于深度卷积神经网络的手势识别方法可以提高手势识别的准确率和可靠性，具有重要的理论和实践意义。 技术点： * 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） * 深度学习（Deep Learning） * 机器学习（Machine Learning） * 手势识别（Hand Gesture Recognition） * 边缘检测算法（Edge Detection Algorithm） * 细化算法（Refinement Algorithm） * 特征融合（Feature Fusion） 这些技术点都是实现高准确率手势识别的关键，特别是基于深度卷积神经网络的手势识别方法，可以提高手势识别的准确率和可靠性。