复杂背景下无锚框手势检测网络的构建

摘要：

为解决复杂背景下传统手势检测和识别存在检测不精准、漏识误识等方面的问题,提出一种基于无锚框centernet的手势检测网络.用优化后的shufflenetv2网络提取特征,后端通过热图的峰值点及邻近区域特征回归得到手势目标的属性,不用非极大值抑制算法进行后处理,得到合理的手势检测速度和精度.在公开数据集Egohands和通过RGB摄像头自建的包含7种不同手势的数据集上的实验结果表明,手势检测的均值平均精度分别能达到72％ 和91％,相对于mobilenet-ssd和squeezenet网络在手势检测准确性上提高了4.6％ 和6.9％,算法有效性提升明显.

关键词：复杂背景、无锚框、手势检测、热图、峰值点

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：研究生教育创新项目cx2019249

在线出版日期：2021-07-07（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：1742-1748