基于改进YOLOv4-tiny算法的手势识别

摘要：

随着人机交互的发展,手势识别越来越重要.同时,移动端应用发展迅速,将人机交互技术在移动端实现是一个发展趋势.该文提出一种改进YOLOv4-tiny的手势识别算法.首先,在YOLOv4-tiny网络基础上,添加空间金字塔池化(SPP)模块,融合了图像的局部和全局特征,增强网络的准确定位能力.其次,在YOLOv4-tiny原网络的3个最大池化层和新增SPP模块后各添加一个1×1的卷积模块,减少了网络的参数,提高网络的预测速度.在此基础上,利用K-means++算法生成适合检测手势的先验框,加快网络检测手势.在手势数据集NUS-II上,与YOLOv3-tiny算法和YOLOv4-tiny算法进行对比,改进算法平均精度均值(mAP)为100％,每秒传输帧数(fps)为377,可以快速准确地检测识别手势.将该文改进算法部署在安卓(Android)移动端,实现了移动端实时的手势检测与识别,对人机交互的发展有很大的研究意义.

关键词：手势识别;人机交互;YOLOv4-tiny;安卓

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.73

在线出版日期：2021-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：3257-3265