SVM与Inception-v3提升的手势识别准确率与抗干扰性能

本文主要探讨了一种创新的手势识别方法，结合了支持向量机（SVM）和深度学习技术Inception-v3。在传统的机器视觉手势识别中，存在的问题是识别精度较低且抗干扰性能不足。为了改进这些问题，研究者提出了一种新颖的手势分割策略，利用SVM作为关键组件来区分和分类不同的手势样本。 首先，SVM被用来对手势图像进行有效的分割，将复杂的手势数据分解成更易处理的部分。这种方法有助于减少噪声和冗余信息，从而提高识别的精确性。接着，Inception-v3，一个预训练的卷积神经网络模型，被选作基础模型，它已经在大规模图像识别任务上展现出强大的性能。通过迁移学习，研究者对Inception-v3的网络参数进行了微调（fine-tuning），这一步旨在适应特定的手势识别任务，进一步优化模型。 经过手势分割和参数调整后，预处理后的样本被用于训练新的手势识别模型。在这个过程中，超参数的选择和优化对于最终模型的性能至关重要。通过这种方法，研究者成功地创建了一个在抗干扰环境下的高效手势识别模型，其识别准确性和实时反馈效率都超过了传统的机器视觉方法。 实验结果显示，新方法在实际应用中的表现显著优于传统手段，能够快速且准确地识别各种静态手势，这对于智能家居、虚拟现实等领域的需求具有很高的实用价值。该研究成果不仅提升了手势识别的精度，还提高了系统的实用性，为机器视觉领域的研究提供了新的视角和解决方案。 参考文献： 吴斌方, 陈涵, 肖书浩. 基于SVM与Inception-v3的手势识别. 计算机系统应用, 2020, 29(5): 189-195. <http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7374.html>