基于ResNet-50改进的Faster R-CNN手势识别算法
作者： 浙江理工大学机械与自动控制学院; 浙江杭州310018
摘要：为了解决不同识别环境下光照强度的变化对手势识别准确率影响的问题,提出了基于ResNet-50残差网络的改进Faster R-CNN手势识别算法。相较于普通的Faster R-CNN算法,该算法用了ResNet-50网络,提高网络特征的学习能力,并在ResNet-50中加入了实例批处理标准化(IBN)方法用于对单个图片的表征内容学习,适应不同的识别环境。实验结果表明,该算法在测试集上的识别率高达98.7%,相较于常用手势识别算法,有效性更高,鲁棒性更好。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社。
计算机时代杂志
计算机时代杂志， 月刊，本刊重视学术导向，坚持科学性、学术性、先进性、创新性，刊载内容涉及的栏目：技术广角、网络技术、应用实践、经验技巧、计算机教育、信息化建设等。于1983年经新闻总署批准的正规刊物。
- 省级期刊
- 1个月内审核
