計算機科學的發(fā)展促進了人機交互技術的進步。從早期輸入文本命令的交互方式開始,人機交互方式逐漸向自然化、直觀化的方向發(fā)展。手勢作為人機交互方式的一種,具有豐富、靈活、直觀等特點,且符合人們?nèi)粘５纳詈徒涣髁晳T。近年來,基于手勢識別的人機交互方式逐漸引起了研究者們的關注。手勢識別方法可分成基于外部設備的方法和基于計算機視覺的方法�；谕獠吭O備的手勢識別方法,如數(shù)據(jù)手套等方式已經(jīng)相當成熟,并被廣泛應用。而基于計算機視覺的手勢識別方法仍然不夠成熟,傳統(tǒng)手勢識別方法一般都是基于支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等淺層機器學習算法,手勢的識別率難以達到應用級別的要求,且傳統(tǒng)算法的提升空間較小。近年來,深度學習的興起為手勢識別提供了新的思路。文章介紹了深度學習的相關理論,并主要就深度學習的三個常用網(wǎng)絡模型進行說明和分析,最終選取了最適合手勢識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為本文的研究重點。隨后對靜態(tài)手勢識別的主要步驟進行了說明,并給出了每一步驟具體的處理方法。初步設計了一種八層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于手勢識別。研究了影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡性能的兩種因素,梯度下降策略的選擇和全連接層神經(jīng)元個數(shù)的多少。最終得出選用Ada Delta梯度... 

【文章來源】：安徽工程大學安徽省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

索尼公司推出的EyeToy

2圖 1-2 微軟公司推出的 Kinect設備的手勢識別主要通過外部輔助設備，例如數(shù)據(jù)手套來定等信息來識別當前手勢。這種手勢識別方法能夠取得較高。目前此類方法已成功運用于虛擬現(xiàn)實游戲等領域。但這種處。首先基于外部設備的方法局限性較大，必須依賴外部設次價格比較昂貴。機視覺的手勢識別主要通過攝像頭來獲取手勢，對獲取的手

手勢識別方法進行研究。究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢國外研究現(xiàn)狀期的手勢識別主要是通過外部設備獲取手勢信息，典型的代表為數(shù)據(jù)手套T&T 公司的 Grimes[1]創(chuàng)造性的發(fā)明了數(shù)據(jù)手套，并申請了專利。使用者穿戴算機通過數(shù)據(jù)手套獲取人的手與關節(jié)之間的空間信息，進而識別出手勢s 的數(shù)據(jù)手套雖然只能識別簡單的手勢類別，但是他開創(chuàng)了數(shù)據(jù)手套應用先河。隨后，1984 年，VPL 公司推出了帶有“光纖彎曲傳感器”的數(shù)據(jù)手夠檢測出手指的彎曲和外展，豐富了手勢信息。1991 年 Virtual Techno出了著名的 CyberGlove 數(shù)據(jù)手套，包含線性扭曲傳感器和張力變形測量勢識別的精確定度和穩(wěn)定性。其隨后推出的系列產(chǎn)品已成功應用于手語識等領域。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3130336