摘要
该文在分析表征手势特征和神经网络理论基础上,根据手运动轨迹的连续性规律来研究适用于手势识别的关键技术——基于手势轨迹模型的新型神经网络算法。针对手势识别的模糊性和准确性问题,基于手势局部区域跟踪结果,采用一种新型神经网络算法,实现用于人机交互的动态手势识别。手势识别部分的研究是采用一种新型的循环神经网络(CW-RNNs)对手势运动的轨迹进行识别。根据跟踪部分提取的手指运动轨迹坐标,定义手势模版,采用该方法对手势模版进行学习。首先定义连续动态手势模版,采用时间频率循环神经网络对手势模版进行学习,对每组孤立的动态手势模版进行学习,形成手势识别模型。对影响CW-RNNs模型的因素进行了实验验证和深度分析,通过与多层RNNs、三层RNNs的识别效果进行比较,论证了本文模型对手势轨迹模版识别的优越性。
出处
《海峡科学》
2016年第7期51-56,共6页
Straits Science
