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国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:郝子煜,阿里甫·库尔班,李晓红,依沙·吾阿提别克,
单位:新疆大学软件学院,乌鲁木齐830046;
关键词:手语,手指语识别,神经网络,胶囊网络,
基金:国家自然科学基金资助项目(61562084);;
传统的手指语识别采用卷积神经网络的方法,模型结构单一,在池化层会丢弃很多信息。Capsule(胶囊)是在神经网络中构建和抽象出的子网络,每个胶囊都专注于一些单独的任务,又能保留图像的空间特征。分析了中国手语中手指语的特征,构建并扩展了手指语图片训练集,试图用CapsNet(胶囊网络)模型完成手指语识别的任务,对比了不同参数下CapsNet的识别率,并与经典的GoogLeNet卷积网络作对比。实验结果表明,CapsNet在手语识别任务上能达到较好的识别效果。
来源:2019年第10期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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