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基于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)由于過度依賴于人工選擇手勢特征，因此不能實時適應(yīng)復(fù)雜多變的自然場景。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，提岀了一種改進(jìn)的多尺度深度網(wǎng)絡(luò)手勢識別模型，該模型能夠利用卷積層自動學(xué)習(xí)手勢特征，進(jìn)而除去人工提取特征的弊端。該方法引入自適應(yīng)多尺度特性來實現(xiàn)同一卷積層不同尺寸卷積核生成不同尺度特征，并通過級聯(lián)淺層和深層的特征來達(dá)到不同抽象程度的特征圖融合。同時，為了増強(qiáng)模型的泛化能力，提出了基于正則化約束的損失函數(shù)。實驗結(jié)果表明，所提網(wǎng)絡(luò)模型的識別精度高于普通單尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)枃的識別精度，彌補(bǔ)了提取特征不夠精細(xì)、全面及穩(wěn)定性欠佳等缺點(diǎn)，同時網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的時間并沒有大幅度增加。
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