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姚琼

作品数:2 被引量:13H指数:2
供职机构:电子科技大学中山学院更多>>
发文基金:广东省科技计划工业攻关项目广东省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇动态手势
  • 2篇动态手势识别
  • 2篇手势
  • 2篇手势识别
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇权值
  • 1篇权值直接确定
  • 1篇子群
  • 1篇网络
  • 1篇粒子群
  • 1篇机器视觉
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 1篇电子科技大学
  • 1篇中山学院

作者

  • 2篇邓春健
  • 2篇李文生
  • 2篇姚琼
  • 1篇解梅

传媒

  • 2篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
粒子群优化神经网络在动态手势识别中的应用被引量:7
2011年
为了提高动态手势学习训练速度和识别准确率,本文提出一种基于粒子群优化BP神经网络的动态手势识别方法。首先基于自然人机交互需要,定义一套基于机器视觉的动态手势模型;在获取指尖运动轨迹的基础上,提取动态手势的特征向量作为神经网络的输入;利用改进的PSO算法训练BP神经网络,得到神经网络的权值和阈值;最后利用训练过的神经网络识别基于机器视觉的动态手势。测试结果表明:改进的PSO算法能够提高神经网络训练速度和精度,进而提高动态手势识别准确率。
李文生姚琼邓春健
关键词:机器视觉BP神经网络动态手势识别粒子群
基于Hermite神经网络的动态手势学习和识别被引量:7
2012年
为提高动态手势学习速度和识别准确率,本文提出一种基于Hermite正交基前向神经网络的动态手势识别方法。利用Camshift算法实时跟踪手势运动轨迹,提取手势特征向量作为神经网络的输入;以Hermite正交基函数作为隐含层激励函数构造三层前向神经网络,并给出一种基于伪逆的直接计算权值方法和根据网络目标精度要求自适应确定隐含节点数目方法;运用训练好的Hermite神经网络识别动态手势。测试结果表明:Hermite神经网络能够提高网络的学习训练速度和精度,提高手势学习速度和识别准确率,而且在手势识别方面具有较好的鲁棒性和泛化能力。
李文生解梅邓春健姚琼
关键词:权值直接确定动态手势识别
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