特斯拉的独特气质、星际殖民和碳化硅革命

作者：彭理仁，王进，林旭军，等（浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室）

摘要:静态手势识别是以手势驱动的人机交互系统的核心技术。针对静态手势识别问题，提出了一种基于深度图像进行静态手势识别的方法。为了消除静态手势识别过程中的平移、旋转和缩放不变性，提取手势轮廓的Hu不变矩，并以Hu不变矩作为特征构建静态手势深度感知神经网络模型，以此实现对静态手势进行分类识别。在Visu-alStudio的开发环境下实现了对该方法的验证，取得了良好的效果，并与传统的模板匹配法与基于卷积神经网络的深度学习方法作比较，静态手势识别准确率总体可达95%,识别效率高，能满足实时性要求。

关键词：深度图像;静态手势识别；Hu矩；神经网络

引文格式：

彭理仁,王进,林旭军,等.一种基于深度图像的静态手势神经网络识别方法.自动化与仪器仪表,2020(01):6-9+15.