适用于移动设备的轻量化手势识别算法

摘要

针对手势识别算法识别性能较差、参数量大难以部署在移动设备上的问题,提出了一种适用于移动设备的轻量化手势识别算法。为满足手势多样化的需求,设计了一个具有12种手势的数据集;采用深度可分离卷积和倒置残差结构构建主干网络,降低了网络参数量;利用二值纹理图像训练方法,降低了实际环境中各类颜色对手势识别精度的影响。研究结果表明,该算法均值平均精度达93.5%,模型大小仅为0.6 MB,在搭载MTK9652的海信电视上的推理时间为24.7 ms,达到了实时手势识别标准。