基于模糊神经网络的静态手语词汇识别
利用数据手套CAS-Glove作为输入设备,提出了一种基于模糊神经网络的中国手语单手静态词汇的识别方法:首先利用经验知识为每个词汇创建模糊规则,然后通过学习确定各模糊子集隶属函数中的参数.对于参数的学习,提出了一种适用于分类器的可微经验风险函数,该函数能够有效地利用梯度下降法进行最小化.在实验中通过比较证实了该方法的有效性和可靠性.
中国手语、模糊神经网络、推理规则、经验风险函数、CAS-Glove
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金2001AAN114200
2004-03-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
616-621