[发明专利]一种基于改进VGGNet网络和PCA的静态手势识别方法有效
| 申请号： | 202010532751.3 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN111695507B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 谢武;贾清玉;刘满意;强保华;崔梦银;瞿元昊 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V40/10;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/51;G06F16/55;G06F16/583 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 陆梦云 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进VGGNet网络的静态手势识别方法，该方法将VGGNet网络进行改进，使用不同的分支来学习标签信息，同时在网络中引入哈希层将手势图像的特征投影到汉明空间，通过计算汉明距离来提高处理手势的效率。将改进后的VGGNet网络和传统的主成分分析方法相结合来进行手势识别，首先将原始数据集和增强后的数据集作为输入数据对VGGNet网络进行训练，得到手势图像的高维特征，然后通过主成分分析法PCA将高维图像特征进行降维，减小特征向量长度，缩短图像之间的相似性度量的计算时间，从而提高提高手势识别的精度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 vggnet 网络 pca 静态 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
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