文献类型：期刊文章

作　　者：蔡娟[1] 蔡坚勇[1,2,3,4] 廖晓东[1,4] 黄海涛[1] 丁侨俊[1]

机构地区：[1]福建师范大学光电与信息工程学院,福州350007 [2]福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室,福州350007 [3]福建师范大学福建省光子技术重点实验室,福州350007 [4]福建师范大学智能光电系统工程研究中心,福州350007

出　　处：《计算机系统应用》

年　　份：2015

卷　　号：24

期　　号：4

起止页码：113-117

语　　种：中文

收录情况：CSA、IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：提出一种用于手势识别的新算法,使用卷积神经网络来进行手势的识别.该算法避免了手势复杂的前期预处理,可以直接输入原始的手势图像.卷积神经网络具有局部感知区域、层次结构化、特征抽取和分类过程等特点,在图像识别领域获得广泛的应用.试验结果表明,该方法能识别多种手势,精度较高且复杂度较小,具有很好的鲁棒性,也克服传统算法的诸多固有缺点.

关 键 词：手势识别 卷积神经网络 局部感知  特征抽取 鲁棒性

分 类 号：TP391.41]