【摘 要】
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本文提出一种轻量级视觉手势识别系统,在现有手部关键点提取方案基础上,设计一个多层神经网络将21个手部关键点坐标转化为静态手势类别。多层神经网络在多个图像数据集所提取的手部关键点数据上均有良好表现,还能够一定程度上抑制将非目标手势分类识别为目标手势,减少实际应用中手势动态变化过程引起的错误识别。利用开源神经网络推理框架,部署在低成本嵌入式计算平台树莓派上可达到平均12FPS的处理速度。
【机 构】
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宁波普瑞均胜汽车电子有限公司,浙江宁波315000
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本文提出一种轻量级视觉手势识别系统,在现有手部关键点提取方案基础上,设计一个多层神经网络将21个手部关键点坐标转化为静态手势类别。多层神经网络在多个图像数据集所提取的手部关键点数据上均有良好表现,还能够一定程度上抑制将非目标手势分类识别为目标手势,减少实际应用中手势动态变化过程引起的错误识别。利用开源神经网络推理框架,部署在低成本嵌入式计算平台树莓派上可达到平均12FPS的处理速度。
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