| 用于自動(dòng)視力檢測(cè)的手勢(shì)識(shí)別方法研究 | |
| 所屬分類：解決方案 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：611 K | |
| 標(biāo)簽： 自動(dòng)視力檢測(cè) opencv 手勢(shì)識(shí)別 | |
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| 文檔介紹：對(duì)于自動(dòng)視力檢測(cè)系統(tǒng)，手勢(shì)識(shí)別是關(guān)鍵問題，但是采用傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別手勢(shì)存在過(guò)擬合、計(jì)算量大等問題。提出了一種GR-AlexNet模型，對(duì)AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了適應(yīng)性修改和優(yōu)化：為了加快計(jì)算速度，用7×7、5×5、1×1的三個(gè)小卷積核替代原來(lái)的11×11的大卷積核，并刪除LRN層和一個(gè)全連接層；為了減輕過(guò)擬合效應(yīng)，在每次卷積后都加上一個(gè)Dropout優(yōu)化。對(duì)同一數(shù)據(jù)集分別使用LeNet模型、AlexＮet模型、VGG16模型與GR-AlexＮet模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明GR-AlexＮet模型在識(shí)別準(zhǔn)確率上較傳統(tǒng)的模型有一定的提高，能抑制過(guò)擬合現(xiàn)象，并且具有更快的訓(xùn)練速度。 | |
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