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融合密集卷积与空间转换网络的手势识别方法
资料介绍
手势识别作为人机交互的方式之一,在人工智能日益发展的今天备受瞩目。针对手势旋转、平移、缩放等形变导致识别率偏低的问题,该文基于密集卷积网络(Densenet)与空间转换网络(STN)提出了一种新型的网络结构Densenet_V2,先利用空间转换网络对输入的样本和特征图进行空间变换和对齐,再利用密集卷积网络自动提取手势的有效特征,最后通过线性分类器对手势进行分类。为防止网络模型对样本数据集过度拟合,对网络进行训练时在损失函数中加入L2正则项以实现权重衰减。在Marcel手势库上进行多次实验。实验结果表明,Densenet_V2可以提高对静态形变手势的识别率。
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