基于AE-CNN的手势识别算法的探讨及实现

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.