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發(fā)視頻基于改進(jìn)YOLOv的靜態(tài)手勢(shì)實(shí)時(shí)識(shí)別方法
2021-05-27 |
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資料介紹
針對(duì)基于人工建模方式的手勢(shì)識(shí)別方法準(zhǔn)確率低、速度慢的問(wèn)題，提岀一種基于改進(jìn)YOLOⅴ3的靜態(tài)手勢(shì)實(shí)時(shí)識(shí)別方法。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YOLOⅴ3模型，將通過(guò) Kinect設(shè)備采集的R、 Registration of rgb、RGB和Depth圖像代替常用的RGB圖像作為數(shù)據(jù)集，并融合四類圖像的識(shí)別結(jié)果以提高識(shí)別準(zhǔn)確率。采用k- means聚類算法對(duì)YoLO3中的初始候選框參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而加快識(shí)別速度在此基礎(chǔ)上，利用遷移學(xué)習(xí)的方法對(duì)基礎(chǔ)特征提取器進(jìn)行改進(jìn)，以縮短模型的訓(xùn)練時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該流式視頻靜態(tài)手勢(shì)的平均識(shí)別準(zhǔn)確率為99.8%，識(shí)別速度高達(dá)52FPS，模型訓(xùn)練時(shí)間為12h，與 Faster-cnna D YOLOV2等深度學(xué)習(xí)方法相比，其識(shí)別精度更高，識(shí)別速度更快。
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