手势识别系统及其实际应用

发表时间:2021/9/6   来源:《科学与技术》2021年12期4月   作者:姜 驰
[导读] 手势识别归属于人工智能领域中的模式与视觉识别,指在自然的
       姜 驰
       Jiang Chi
       中国地质大学(北京)信息工程学院 北京 100083

       摘要: 手势识别归属于人工智能领域中的模式与视觉识别,指在自然的人机交互状态下计算机识别人类手势的技术。本手势识别系统,使用了Meidapipe的holistic模型,得到10335条训练数据,模型训练效率和准确性都得到显著提高,模型的准确率提升到了99.81%。通过尝试4种训练模型:LogisticRegression、RidgeClassifier、GradientBoostingClassifier和RandomForestClassifier,选择精度最高的RandomForestClassifier,保证了识别准确率。将这一识别精度高的手势识别系统应用于多媒体教学中,增强多媒体教学的灵活性。
       关键词: 手势识别、人工智能、模型训练、多媒体教学
0引言
       随着计算视觉技术的迅速发展,传统的人机交互技术(键盘、鼠标等) 逐渐无法满足人们日常活动中的应用。手势识别是新型人机交互中一种十分重要的交互方式,它主要由计算机通过视频输入设备对用户手势进行检测、跟踪与识别,从而理解人的意图。手势识别技术在教育领域内已得到一定程度的应用,但其在真实课堂中的应用研究却相对较少[1]。
       本文首先对视觉动态手势识别技术分三个部分——手势分割与检测、手势跟踪、手势识别展开归纳,接着阐述数据制作、模型训练优化的过程,然后介绍本手势识别系统在多媒体教学中应用,最后指出了手势识别技术在其他领域的应用,并展望了未来的发展趋势。
       本手势识别系统的特色包括:在卷积神经网络的基础加入了改进算法,使神经网络能够更好的进行训练;自己使用模型制作手部种类信息的数据集,模型的训练效率和准确率有了显著提高;通过比较4种模型输出结果的准确率,最终选择准确率最高的随机森林分类器。
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