基于CapsNet的中国手指语识别

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》

郝子煜 阿里甫·库尔班 李晓红 依沙·吾阿提别克

摘要： 中国手指语的识别作为中国手语识别中重要的组成部分，使听障者的交流和人机交互更加便捷。传统的手指语识别采用卷积神经网络的方法，模型结构单一，在池化层会丢弃很多信息。Capsule（胶囊）是在神经网络中构建和抽象出的子网络，每个胶囊都专注于一些单独的任务，又能保留图像的空间特征。分析了中国手语中手指语的特征，构建并扩展了手指语图片训练集，试图用CapsNet（胶囊网络）模型解决手指语的识别任务，对比了不同参数下CapsNet的识别率，并与经典的GoogLeNet卷积网络作对比。实验结果表明，CapsNet在手语识别任务上能达到较好的识别效果。

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