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基于AE-CNN的手势识别算法的探讨及实现

作者:曹军梅; 秦婧文 延安大学计算机学院; 陕西延安716000
自适应增强卷积神经网络   深度学习   手势识别  

摘要:近年,深度学习的发展使得手势识别卷积神经网络取得了突破性进展,但现有基于卷积神经网络的手势识别方法仍存在收敛速度慢、识别率低等问题,因此手势识别很难取得较好成果。通过对CNN训练过程中误差产生的原因及其反馈模型的分析,提出了一种自适应增强卷积神经网络(Adaptively Enhanced Convolution Neural Network,AE-CNN)的识别算法。结果表明,文中算法不仅实现了分类特征的自适应增强,同时也提高了收敛速度和识别率。

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