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基于确定学习的数字手势识别

Digital-hand Gesture Recognition Using Deterministic Learning
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摘要 基于确定学习理论研究手势识别方法,并以阿拉伯数字0~9为例,通过2折和10折的交叉验证实验,阿拉伯数字0~9的识别率分别为95.83%和97.25%,即证明该方法具有高识别率。 This paper is to develop a new method for hand gesture recognition based on deterministic learning theory and represented by Arabic numbers 0~9.By using the 2-fold and 10-fold cross-validation styles,the correct recognition rates of Arabic numbers 0~9 are reported to be 95.83%and 97.25%,respectively,which means the method for hand gesture recognition based on deterministic learning theory has a high recognition rate.
作者 刘凤琳 林雯静 王清辉 王颖 温发林 LIU Fenglin;LIN Wenjing;WANG Qinghui;WANG Ying;WEN Falin(Longyan University,Longyan,Fujian 364000,China)
机构地区 龙岩学院
出处 《龙岩学院学报》 2019年第5期42-49,共8页 Journal of Longyan University
基金 福建省中青年教师教育科研项目(JAT170558) 福建省大学生创新创业训练计划项目(201811312032)
关键词 手势识别 确定学习 微软Kinect 手势动力学 RBF神经网络 hand gesture recognition deterministic learning Kinect hand motion dynamics RBF neural networks

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