基于宽度学习的手势识别研究

摘要：

为了有效识别人的手势，本文提出一种基于并联增强节点的宽度学习系统。通过映射节点与增强节点一对一连接，可以有效地将数据的低维特征映射为高维特征，提高识别的准确率。Paddle手势识别数据集的实验结果表明：构建的模型取得显著效果，测试准确率达到了80.78%，在视频序列上也有较好的效果。平均识别率比宽度学习基础模型提高了1.4%，可以在相关领域进行大面积推广。

关键词：手势识别、宽度学习、并联增强节点

在线出版日期：2021-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：167-168