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结合Bi-2DPCA与CNN的美式手语识别
被引量:
1
1
作者
杨明羽
叶春明
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期278-284,共7页
针对现有美式手语(ASL)识别算法准确率低和模型训练时间长的问题,提出一种结合双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)与卷积神经网络(CNN)并基于贝叶斯优化的识别算法。利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理,提取行、列方向的特征图,使用...
针对现有美式手语(ASL)识别算法准确率低和模型训练时间长的问题,提出一种结合双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)与卷积神经网络(CNN)并基于贝叶斯优化的识别算法。利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理,提取行、列方向的特征图,使用卷积神经网络对特征图进行训练分类,同时采用贝叶斯优化算法对模型超参数进行自动调参。在24分类ASL数据集上的实验结果表明,该算法的识别准确率达到99.15%,训练时间相比传统CNN算法减少90.3%。
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关键词
美式手语识别
双向二维主成分分析
卷积神经网络
贝叶斯优化
自动调参
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题名
结合Bi-2DPCA与CNN的美式手语识别
被引量:
1
1
作者
杨明羽
叶春明
机构
上海理工大学管理学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期278-284,共7页
基金
国家自然科学基金(7184003)
上海市科委“科技创新行动计划”软科学重点项目(20692104300)
上海理工大学科技发展基金(2018KJFZ043)。
文摘
针对现有美式手语(ASL)识别算法准确率低和模型训练时间长的问题,提出一种结合双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)与卷积神经网络(CNN)并基于贝叶斯优化的识别算法。利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理,提取行、列方向的特征图,使用卷积神经网络对特征图进行训练分类,同时采用贝叶斯优化算法对模型超参数进行自动调参。在24分类ASL数据集上的实验结果表明,该算法的识别准确率达到99.15%,训练时间相比传统CNN算法减少90.3%。
关键词
美式手语识别
双向二维主成分分析
卷积神经网络
贝叶斯优化
自动调参
Keywords
American Sign Language(ASL)recognition
Bidirectional Two-Dimensional Principal Component Analysis(Bi-2DPCA)
Convolutional Neural Network(CNN)
Bayesian Optimization(BO)
automatic tuning
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合Bi-2DPCA与CNN的美式手语识别
杨明羽
叶春明
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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