论文部分内容阅读
面向网页交互场景下的数字手势识别存在背景复杂度、识别计算量大等问题,提出一种基于改进的支持向量机(Supportive Vector Machine,SVM)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)相结合的数字手势检测与识别算法。根据复杂背景下手势提取的特点,提出一种通过肤色检验对目标图像中手部图像进行提取的方法,处理得到手部轮廓作为训练数据。由于识别计算量大,识别速度成为挑战性的问题。因此,对传统卷积神经网络进行优化,采用共享权值的稀疏连接,通过稀疏滤波器