基于CapsNet的中国手指语识别
Chinese finger language recognition using CapsNet
新疆大学 软件学院, 乌鲁木齐 830046
摘要
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）模型完成手指语识别的任务，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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61562084)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0341
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3157-3159
文章编号: 1001-3695(2019)10-062-3157-03
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
郝子煜, 阿里甫·库尔班, 李晓红, 等. 基于CapsNet的中国手指语识别 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 3157-3159. (Hao Ziyu, Alifu·Kuerban, Li Xiaohong, et al. Chinese finger language recognition using CapsNet [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 3157-3159. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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