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【摘 要】
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针对传统机器视觉的手势识别方法识别准确率低,抗干扰能力差等问题,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)手势分割和迁移学习的静态手势识别方法.本文使用SVM和迁移学习方法相结合构建新的手势识别模型,利用SVM对样本进行手势分割,将Inception-v3模型作为卷积神经网络模型基础,对网络参数进行fine-tuning,将预先经过手势分割处理后的样本导入模
【机 构】
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湖北工业大学机械工程学院,武昌首义学院机电工程研究所
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2020年05期
【基金项目】
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湖北省自然科学基金(2018CFC810)
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