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基于肤色检测与卷积神经网络的手势识别

作者:杨红玲; 宣士斌; 梁竣程; 赵洪; 莫愿斌肤色检测手势分割特征提取卷积神经网络手势识别

摘要:针对光照变化、背景噪声等复杂环境对手势识别的影响,提出了一种基于YCb Cr空间肤色分割去除背景结合卷积神经网络进行手势识别方法。首先根据人体肤色在YCb Cr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法进行手势分割;然后对分割后的手势图像提取骨架与边缘相融合的手势特征图;再通过深层次的Alex Net卷积神经网络结构,对经过融合的手势特征图进行识别。实验结果表明,针对复杂的背景环境,该算法具有较强的鲁棒性,在不同数据集下对手势的平均识别率提升了4%,可以达到99.93%。

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信息技术与网络安全

《信息技术与网络安全》(CN:10-1543/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,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。 《信息技术与网络安全》现已更名为《网络安全与数据治理》。

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