【摘 要】
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为了解决聋哑人在日常生活和工作中的沟通障碍及传统手势识别方法易受复杂环境影响的问题，提出一种基于YCbCr颜色空间和卷积神经网络相结合的静态手势识别算法。该算法首先基于YCbCr颜色空间对手部区域进行提取，然后对提取后的图片进行降维、灰度化和数据增强预处理，再利用卷积神经网络模型对预处理后的图片进行训练分类。最后经过实验验证，该算法在NUS-II和Marcel两种复杂背景手势数据集上的识别准确率分
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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为了解决聋哑人在日常生活和工作中的沟通障碍及传统手势识别方法易受复杂环境影响的问题，提出一种基于YCbCr颜色空间和卷积神经网络相结合的静态手势识别算法。该算法首先基于YCbCr颜色空间对手部区域进行提取，然后对提取后的图片进行降维、灰度化和数据增强预处理，再利用卷积神经网络模型对预处理后的图片进行训练分类。最后经过实验验证，该算法在NUS-II和Marcel两种复杂背景手势数据集上的识别准确率分别达98.32%和98.96%。相比于传统算法和其他基于卷积神经网络的算法，识别率更高、识别效果更好。
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