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复杂场景下基于R-FCN的手势识别
被引量：
11
1
作者
桑农
倪子涵
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期54-58,共5页
为了解决复杂场景下手势识别的问题,将基于区域的全卷积网络(R-FCN)用于手势识别.为了使网络适应复杂场景,利用在线难例挖掘技术对手势识别过程中产生的难例进行在线学习,并结合手的特征对网络参数进行优化调节.实验结果表明:基于R-FCN...
为了解决复杂场景下手势识别的问题,将基于区域的全卷积网络(R-FCN)用于手势识别.为了使网络适应复杂场景,利用在线难例挖掘技术对手势识别过程中产生的难例进行在线学习,并结合手的特征对网络参数进行优化调节.实验结果表明:基于R-FCN的手势识别方法能准确地从复杂场景中识别手势,识别率达到99.73%.
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关键词
人机交互
手势识别
深度学习
基于区域的全卷积网络(
r
-
fcn
)
在线难例挖掘
原文传递
题名
复杂场景下基于R-FCN的手势识别
被引量：
11
1
作者
桑农
倪子涵
机构
华中科技大学自动化学院
华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期54-58,共5页
文摘
为了解决复杂场景下手势识别的问题,将基于区域的全卷积网络(R-FCN)用于手势识别.为了使网络适应复杂场景,利用在线难例挖掘技术对手势识别过程中产生的难例进行在线学习,并结合手的特征对网络参数进行优化调节.实验结果表明:基于R-FCN的手势识别方法能准确地从复杂场景中识别手势,识别率达到99.73%.
关键词
人机交互
手势识别
深度学习
基于区域的全卷积网络(
r
-
fcn
)
在线难例挖掘
Keywords
human-compute
r
inte
r
action
gestu
r
e
r
ecognition
deep
lea
r
ning
region
-
based
fully
conv
-
olutional
networks
（
r
-
fcn
）
online
ha
r
d-example
mining
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂场景下基于R-FCN的手势识别
桑农
倪子涵
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
11
原文传递
已选择
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