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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>人工智能>改進的多尺度深度網絡手勢識別模型

      改進的多尺度深度網絡手勢識別模型

      2021-05-29 | pdf | 1.78 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基于傳統(tǒng)的淺層學習網絡由于過度依賴于人工選擇手勢特征，因此不能實時適應復雜多變的自然場景。在卷積神經網絡架構的基礎上，提岀了一種改進的多尺度深度網絡手勢識別模型，該模型能夠利用卷積層自動學習手勢特征，進而除去人工提取特征的弊端。該方法引入自適應多尺度特性來實現同一卷積層不同尺寸卷積核生成不同尺度特征，并通過級聯(lián)淺層和深層的特征來達到不同抽象程度的特征圖融合。同時，為了増強模型的泛化能力，提出了基于正則化約束的損失函數。實驗結果表明，所提網絡模型的識別精度高于普通單尺度卷積神經網絡結枃的識別精度，彌補了提取特征不夠精細、全面及穩(wěn)定性欠佳等缺點，同時網絡訓練所需的時間并沒有大幅度增加。

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