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针对静态手势图像的分类识别问题,提出了一种将无监督的特征学习和有监督的分类识别相结合的静态手势图像识别方法,通过无监督的稀疏自编码神经网络训练图像小块提取手势图像的边缘特征,并将此边缘特征作为训练分类器的输入,最后提出对训练好的分类器的参数进行调优从而提高准确率.
基于无监督特征学习的手势识别方法
【摘 要】
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针对静态手势图像的分类识别问题,提出了一种将无监督的特征学习和有监督的分类识别相结合的静态手势图像识别方法,通过无监督的稀疏自编码神经网络训练图像小块提取手势图像
【机 构】
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西安邮电大学数字艺术学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2016年1期
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