论文部分内容阅读
针对现有的手势识别均采用有监督模型进行特征提取和识别的现状,提出一种基于PCA的深度信念网(DBN)的半监督的手势特征提取与识别方法。运用所提方法进行了大量的实验,证明该方法与直接将图片输入到DBN网络相比,可以有效降低DBN的训练时间,并且识别率也有所提高;并且该方法与传统的有监督的SVM的手势识别方法相比,训练时间大幅度减少而识别率也有很大的提升。最后,对该方法进行了鲁棒性验证,经过大量实验,证明了其具有很强的鲁棒性。