用于自动视力检测的手势识别方法研究
所屬分類：解决方案
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 自动视力检测 opencv 手势识别
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文檔介紹：对于自动视力检测系统，手势识别是关键问题，但是采用传统卷积神经网络模型识别手势存在过拟合、计算量大等问题。提出了一种GR-AlexNet模型，对AlexNet网络模型进行了适应性修改和优化：为了加快计算速度，用7×7、5×5、1×1的三个小卷积核替代原来的11×11的大卷积核，并删除LRN层和一个全连接层；为了减轻过拟合效应，在每次卷积后都加上一个Dropout优化。对同一数据集分别使用LeNet模型、AlexＮet模型、VGG16模型与GR-AlexＮet模型进行对比实验。实验表明GR-AlexＮet模型在识别准确率上较传统的模型有一定的提高，能抑制过拟合现象，并且具有更快的训练速度。
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