基于双通道空洞卷积神经网络的手势识别

摘要

为了提高手势识别过程中识别率,提出了一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的识别算法。首先,对原始手势图像进行预处理,得到手部边缘图像;然后,分别选取手势图像和手部边缘图像作为CNN的两个输入通道;最后,在全连接层进行特征融合,并用SoftMax分类器对输出结果进行分类。通过实验证明:该算法能有效提高手势识别率,达到99.6%,增强了CNN的泛化能力。