Laguerre神经网络在动态手势识别中的应用

"基于Laguerre正交基神经网络的动态手势识别 (2011年)" 本文介绍了一种创新的动态手势识别方法，该方法利用Laguerre正交基前向神经网络进行实现。动态手势识别是人机交互领域的重要研究方向，尤其在虚拟现实、智能家居和智能设备控制等应用场景中具有广泛的应用潜力。传统的神经网络模型可能在处理此类任务时面临训练速度慢、识别精度低以及泛化能力不足的问题。 Laguerre正交多项式是一种在数学中广泛使用的函数系列，其在多项式逼近和信号处理等领域有很好的性质。在本文中，研究人员将Laguerre正交多项式作为神经网络隐藏层的激励函数，构建了一个多输入、多输出的三层前向神经网络模型。这一设计能够更有效地捕捉手势的动态变化和复杂性。 为了优化网络的训练过程，作者提出了基于伪逆的直接计算网络权值的方法，这可以避免传统梯度下降法中反复迭代权重的耗时过程。这种方法提高了学习效率，使得网络能够更快地收敛到最优解。 此外，文章还提出了一种快速的指尖检测跟踪算法，该算法利用颜色信息实时追踪指尖的运动轨迹。提取出的指尖轨迹特征向量作为Laguerre神经网络的输入，确保了模型能够准确地捕获手势的关键动态信息。 通过预先收集的动态手势样本，包括手势输入向量和预期结果，对Laguerre神经网络进行训练。训练后的网络可以识别由摄像头捕捉到的实时动态手势，表现出良好的鲁棒性和泛化性能，从而实现了高精度的识别效果。 测试结果显示，基于Laguerre正交基的神经网络在动态手势识别任务上不仅提升了学习速度，而且提高了识别的准确性和稳定性。这种方法对于提升人机交互的用户体验具有重要意义，尤其是在需要实时响应和高精度识别的场景下。 关键词：Laguerre正交基神经网络，权值直接确定，指尖跟踪，动态手势识别 中图分类号：TP391（表示属于计算机科学技术类） 这项研究为动态手势识别提供了一个高效且准确的解决方案，为未来的人机交互技术发展开辟了新的途径。通过结合Laguerre正交多项式和神经网络，不仅解决了传统方法的不足，也为其他类似问题的解决提供了参考。