一种基于区域全卷积网络的手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于区域全卷积网络的手势识别方法，对于输入的手势图像，通过全卷积网络进行特征提取，获得一组特征图并生成候选框，而位置敏感子网络产生位置敏感得分图，通过池化层为每个手势类别进行打分，从而实现目标手势的定位与分类；本发明主要特点是整个区域全卷积网络是一个共享的全卷积结构，整个结构是端到端的学习，在实现高精度的识别率的同时避免了复杂的计算，并且结合OHEM技术，网络模型对负样本有了更高的拒识率，便于实际应用，对于人机交互领域有着重要意义。