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基于仿生机械手手势识别的优化设计

李智鑫  李慧  袁绪昌  朱浩  
【摘要】:基于快速准确地采样手势进行识别的目的,文中采用YOLOv3的检测算法和改进的ResNet-50卷积神经网络的模型以提高手势识别预测准确率和检测速率。搭建以树莓派为控制电路的仿生机械手,通过摄像头采集人手运动姿态信息,建立人手姿态形式的关节模型。采用YOLOv3的检测算法对手势进行检测,并对ResNet-50卷积神经网络的模型做改进。通过大量实验进行分析与验证改进后的卷积神经网络预测准确率和检测速率高于未进行改进的卷积神经网络。

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