基于改进的Mask R-CNN的手势分割与识别方法

张继凯; 张然; 赵君; 吕晓琪; 王月明

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基于改进的Mask R-CNN的手势分割与识别方法

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摘要

针对传统手势识别算法中识别率较低、鲁棒性差、分割准确性不佳等问题,提出一种基于改进的Mask R-CNN的手势分割与识别算法。通过引入基于多尺度特征融合的特征金字塔网络和优化的候选窗口分类器,避免训练过程中的过拟合,能够有效提高识别准确率;通过引入基于评分策略的像素级分割掩码,实现分割精度的进一步提升。实验结果表明,基于Mask R-CNN的改进算法能够有效避免训练过程中产生的过拟合问题,与传统算法相比,该算法具有更高的手势识别率、更佳的分割精度和鲁棒性。

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来源
《计算机应用与软件》 |2022年第10期|155-161|共7页
作者
张继凯; 张然; 赵君; 吕晓琪; 王月明;
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作者单位

内蒙古科技大学;

内蒙古工业大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
手势识别; 实例分割; Mask R-CNN; 目标检测;

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