作者：杨文斌; 杨会成手势识别卷积神经网络机器学习深度学习
摘要：手势识别是人机交互研究领域的一个重要分支,与人工提取图像特征的传统手势识别方法不同.设计一种基于卷积神经网络的手势识别方法,该方法使用包含3个卷积层、3个池化层、1个全连接层和1个Softmax回归层的卷积神经网络,自动地对手势样本进行特征提取、分类和迭代训练,提升了分类的准确性.实验结果表明,训练出的模型在测试集上的识别准确率可达到98.50%,并具有较强的鲁棒性.
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《安徽工程大学学报》（CN：34-1318/N）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《安徽工程大学学报》以机械工程、材料工程、电气工程、电子技术、自动化技术、计算机工程、信息技术、化学工程、食品工程、纺织工程、生物工程为主，包括物理、化学、数学等基础学科，兼顾经济管理等学科的自然科学类学术期刊
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