基于双分类器的自适应单双手手势识别算法研究

"基于双分类器的自适应单双手手势识别" 本文提出了一种基于双分类器的自适应单双手手势识别算法，以解决传统卷积神经网络（CNN）中仅有对单手手势语义进行识别的算法和深度学习手势识别算法中CNN的收敛性差和识别精度低的问题。该算法的核心是联合两个分类器进行单双手手势识别。 首先，采用手数分类器对手势进行分割分组预测，将手势识别转化成部分手势图像识别。其次，采用自适应增强卷积神经网络（AE-CNN）进行手势识别，利用自适应模块分析出现识别误差的原因和反馈模式。最后，在迭代次数和识别结果的基础上进行参数更新。 实验结果表明，手数分类器进行手势预测分组的正确概率为98.82%，AE-CNN的收敛性优于CNN和CNN+Dropout，对单手手势的识别率高达97.87%，对基于LSP数据集自建的9类单手手势和10类双手手势的整体模型识别率为97.10%，对复杂背景和不同光照强度下手势的平均识别率为94.00%，并且具有一定的鲁棒性。 本文的贡献在于： 1. 提出了基于双分类器的自适应单双手手势识别算法，解决了传统CNN中仅有对单手手势语义进行识别的算法和深度学习手势识别算法中CNN的收敛性差和识别精度低的问题。 2. 采用手数分类器和自适应增强卷积神经网络（AE-CNN）进行手势识别，提高了手势识别的准确性和鲁棒性。 3. 实验结果表明，所提出的算法在单手和双手手势识别方面取得了良好的结果，具有实践价值和应用前景。 知识点： 1. 卷积神经网络（CNN）：一种深度学习算法，常用于图像识别和分类任务。 2. 自适应增强卷积神经网络（AE-CNN）：一种基于CNN的变体，通过自适应模块分析出现识别误差的原因和反馈模式，提高了手势识别的准确性和鲁棒性。 3. 双分类器：一种机器学习算法，通过联合两个分类器进行手势识别，提高了手势识别的准确性和鲁棒性。 4. 手数分类器：一种机器学习算法，用于对手势进行分割分组预测，将手势识别转化成部分手势图像识别。 5. 图像处理：一种计算机视觉技术，用于对图像进行处理和分析，以提取有用的信息。 6. 特征自适应：一种机器学习算法，通过自适应模块分析出现识别误差的原因和反馈模式，提高了手势识别的准确性和鲁棒性。 7. 单双手手势识别：一种计算机视觉技术，用于对单手和双手手势进行识别和分类。 本文提出了一种基于双分类器的自适应单双手手势识别算法，以解决传统CNN中仅有对单手手势语义进行识别的算法和深度学习手势识别算法中CNN的收敛性差和识别精度低的问题。该算法结合了手数分类器和自适应增强卷积神经网络（AE-CNN），提高了手势识别的准确性和鲁棒性，具有实践价值和应用前景。