基于卷积神经网络的静态手势识别研究

摘要

近年来,随着深度学习的快速发展,对于卷积神经网络的应用也越发成熟。基于卷积神经网络强大的特征学习能力,针对Thomas Moeslund手势识别数据集,构建卷积神经网络来对24种静态手语手势进行识别。在1440张训练集图像训练好的网络上对600张测试集图像进行识别,识别准确率高达98.67%。该方法可实现背景单一手势图像的精确识别。