基于 CNN 的免姿态手部检测
计算机视觉与模式识别
2018-09-28 v1
摘要
尽管许多研究提出了高性能的手部检测方法，这些方法往往容易过拟合。幸运的是，基于卷积神经网络（CNN）的方法提供了一种对平移和手部姿态较不敏感的更好途径。然而 CNN 方法较为复杂且会增加计算时间，最终降低其在速度至关重要的系统中的有效性。在本研究中，我们提出一种浅层 CNN 网络，其快速且对平移和手部姿态不敏感。它在两个不同领域的手部数据集上进行了测试，表现出相对可比的性能，且快于其他最先进的基于 CNN 的手部检测方法。我们的评估显示，所提浅层 CNN 网络达到 93.9% 的准确率，并比其竞争方法速度快得多。
引用
@article{arxiv.1809.10432,
title = {CNN Based Posture-Free Hand Detection},
author = {Richard Adiguna and Yustinus Eko Soelistio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.10432},
year = {2018}
}
备注
4 pages, 5 figures, in The 10th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering 2018, ISBN: 978-1-5386-4739-4