基于卷积神经网络的手势识别算法.pdf

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。在手势识别任务中，CNN能够通过学习和理解输入的图像特征，实现对手势的有效分类。本篇文章重点介绍了一种针对加速度信号的卷积神经网络——LeNet-A，该网络是基于经典的LeNet-5模型改进而成，适用于低成本的手势识别应用。 LeNet-5是Yann LeCun等人在1998年提出的，由卷积层、池化层和全连接层组成，是最早的深度学习模型之一。在LeNet-A中，作者针对加速度传感器采集的数据特性进行了优化。加速度信号能捕获肢体运动的动态信息，但由于噪声的存在和非结构化的手势变化，识别难度较大。因此，LeNet-A网络在设计时考虑了这些挑战，增加了Dropout层来提高模型的泛化能力，防止过拟合。Dropout层随机关闭一部分神经元，使得模型在训练过程中不完全依赖于某一特定特征，从而提高了整体的稳定性和抗噪性。 此外，LeNet-A还调整了卷积核的大小和数量，以更好地适应加速度信号的特征提取。卷积核大小的选择直接影响网络对不同尺度特征的检测能力，而卷积核数量则决定了模型的表达能力。通过调整这些参数，网络可以更有效地捕捉到手势变化的细微差异。 激活函数的选择也对模型性能有很大影响。在LeNet-A中，可能采用了ReLU（Rectified Linear Unit）或其他更适合加速度数据的非线性激活函数，以增强网络的非线性表示能力和处理复杂模式的能力。同时，LeNet-A的分类器部分也进行了优化，以适应加速度信号的分类任务。 实验结果显示，LeNet-A在Ninapro数据集上取得了显著的性能提升，对于正常受试者和截肢者的识别率分别达到90.37%和79.99%，相比于现有最佳分类器，精度提升了12%和31%左右。这表明LeNet-A不仅在准确性上有优势，而且具备良好的实时性，能够在实际应用中快速并准确地识别手势。 LeNet-A网络通过针对加速度信号的特性进行深度学习模型的定制，实现了高效且准确的手势识别。这种技术在人机交互、智能假肢和医疗康复等领域具有广阔的应用前景，有望改善人与机器之间的沟通效率和用户体验。