基于CNN卷积神经网络的手势识别系统

摘要：

与普通的神经网络非常相似,CNN卷积神经网络也由具有可学习的权重和偏置常量的神经元组成.每个神经元都接收一些输入并做一些点积计算,输出是每个分类的分数,普通神经网络里的一些计算技巧依旧适用.该文介绍了基于CNN卷积神经网络的手势识别系统,首先对不同的手势图片进行采集,将采集结果作为训练集和测试集,系统将会对其进行识别.

关键词：卷积神经、手势识别、深度学习

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：徐州市科技计划项目;徐州工程学院大学生创新创业训练计划项目;江苏省教育信息化研究课题;徐州工程学院高等教育研究课题;江苏省现代教育课题;2018年第二批产学合作协同育人项目

在线出版日期：2020-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：210-212