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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于ShuffleNet‑SSD的手势识别方法及系统。采集手势图像，将其转换为固定尺寸，并对其进行标签标注，并以训练集与测试集一定比例构建数据集；构建ShuffleNet‑SSD网络模型；训练ShuffleNet‑SSD模型，并对其进行参数调整与优化；利用已经训练好的ShuffleNet‑SSD模型实现手势的识别。本发明提出轻量级网络框架代替VGG16框架，减少计算消耗资源。通过ShuffleNet网络进行特征提取，提升识别精度，降低消耗资源。
主权项：1.一种基于ShuffleNet-SSD的手势识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤（1）、采集手势图像，将其转换为固定尺寸，并对其进行标签标注，并以训练集与测试集一定比例构建数据集；步骤（2）、构建ShuffleNet-SSD网络模型；ShuffleNet-SSD网络包括特征提取网络ShuffleNet、软化非极大值抑制块Soft-NMS；所述特征提取网络ShuffleNet网络结构，包括Conv1层、MaxPool层、Stage2层、Stage3层、Stage4层；所述Conv1层将输入为224*224大小的图像经3*3卷积输出为112*112特征图至MaxPool层；所述MaxPool层将112*112特征图经最大值池化输出为56*56特征图至Stage2层；所述Stage2层包含1次步长为2的ShuffleNet单元与3次步长为1的ShuffleNet单元，输出28*28的特征图至Stage3层；所述Stage3层包含1次步长为2的ShuffleNet单元与7次步长为1的ShuffleNet单元，输出14*14的特征图至Stage4层；所述Stage4层包含1次步长为2的ShuffleNet单元与3次步长为1的ShuffleNet单元，输出7*7的特征图；步骤（3）、训练ShuffleNet-SSD模型，并对其进行参数调整与优化；步骤（4）、利用已经训练好的ShuffleNet-SSD模型实现手势的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于ShuffleNet-SSD的手势识别方法及系统
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