[发明专利]一种基于改进残差神经网络的手势识别方法在审
| 申请号： | 201711248247.5 | 申请日： | 2017-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN108052884A | 公开（公告）日： | 2018-05-18 |
| 发明（设计）人： | 张鑫;林宏辉;李晨阳;郑浩东 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于改进型残差神经网络的手势识别方法，包括下列步骤：S1、训练样本集的获取；S2、对训练样本集进行预处理，通过算法找出手势在图像中的位置，裁剪后作为原始训练数据；S3、训练样本增强，对采集训练样本集进行平移变换、旋转变换、镜像变换、缩放变换等，增大训练样本集；S4、手势模型获取，将处理后的训练样本集输入到预训练的残差网络中训练网络参数，得到手势识别模型；S5、将待识别手势图片进行与步骤S2相同处理，得到待识别手势数据；S6、将待识别手势数据输入到训练完成的网络中得出手势序列。本发明基于深度残差网络，在自行采集的数据集上对残差网络进行训练，实现第三视角的高识别率手势识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 神经网络 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进残差神经网络的手势识别方法，其特征在于，所述的手势识别方法包括下列步骤：S1、训练样本集的获取，手势样本数据集的设计参考CIFAR-10数据集，依照增大不同手势类内变化，减小同种手势类间变化原则，采集不同光照、背景下的第三视角手势；S2、对训练样本集进行预处理，找出手势在图像中的位置，裁剪后作为原始训练数据；S3、训练样本增强，对采集训练样本集进行平移变换、旋转变换、镜像变换、缩放变换，增大训练样本集；S4、手势模型获取，将处理后的训练样本集输入到在ImageNet上预训练的残差网络中训练网络参数，得到手势识别模型；S5、将待识别手势图片进行与步骤S2相同处理，得到待识别手势数据；S6、将待识别手势数据输入到训练完成的网络中得出手势序列。
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