二维码（扫一下试试看！） | | 基于YOLO算法的手势识别 | | Gesture Recognition Based on YOLO Algorithm | | 投稿时间：2019-01-16 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2019.030 | | 中文关键词:手势识别YOLO算法YOLOv3-tiny-T算法平均精度均值 | | English Keywords:gesture recognitionYOLOYOLOv3-tiny-T algorithmmean average precision | | 基金项目:国家重点研发计划重点专项资助项目（2017YFB1400101-01）；北京科技大学中央高校基本科研业务费专项资金资助（FRF-BD-19-002A） | | | 摘要点击次数:2026 | | 全文下载次数:2433 | | 中文摘要: | | 研究YOLO算法在手势识别中的应用，提升在近肤色和光线明暗不一的背景下检测的速度和精度.YOLO算法是端到端的检测方法，通过卷积神经网络自动提取目标的特征，可以大幅度提高运算速度.鉴于YOLO算法在目标检测任务中的优良表现，将YOLO算法应用到手势识别问题中.通过对YOLO系列算法的研究对比表明，YOLO算法在手势识别中具有良好表现.同时，在YOLOv3算法的快速版本YOLOv3-tiny的基础上提出了YOLOv3-tiny-T算法.YOLOv3-tiny-T在包含5种手势的UST数据集上，平均精度均值为92.24%，较YOLOv3-tiny获得了5%左右的提升. | | English Summary: | | The application of YOLO (you only look once) algorithm in gesture recognition was studied to improve the speed and accuracy of detection under the background near the skin color, light and shade. Based on the end-to-end detection function, the YOLO algorithm could be arranged to improve operation speed greatly by automatically extracting target feature from convolution neural networks. Considering the excellent performance in target detection process, YOLO algorithm was applied to gesture recognition. Comparing with other application results with YOLO series algorithm, this application result of YOLO algorithm shows better performance in gesture recognition. At the same time, based on a YOLOv3-tiny algorithm, the fast version of YOLOv3 algorithm, a YOLOv3-tiny-T algorithm was proposed. The YOLOv3-tiny-T algorithm can achieve a mean average precision of 92.24% on the UST dataset with five gestures, increasing about 5% combined with YOLOv3-tiny. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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