基于YOLO算法的手势识别

摘要：

研究YOLO算法在手势识别中的应用,提升在近肤色和光线明暗不一的背景下检测的速度和精度.YO-LO算法是端到端的检测方法,通过卷积神经网络自动提取目标的特征,可以大幅度提高运算速度.鉴于YOLO算法在目标检测任务中的优良表现,将YOLO算法应用到手势识别问题中.通过对YOLO系列算法的研究对比表明,YOLO算法在手势识别中具有良好表现.同时,在YOLOv3算法的快速版本YOLOv3-tiny的基础上提出了YOLOv3-tiny-T算法.YOLOv3-tiny-T在包含5种手势的UST数据集上,平均精度均值为92.24％,较YOLOv3-tiny获得了5％左右的提升.

关键词：手势识别、YOLO算法、YOLOv3-tiny-T算法、平均精度均值

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划重点专项资助项目;北京科技大学中央高校基本科研业务费专项资金资助

在线出版日期：2020-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：873-879