多尺度卷积特征融合的SSD手势识别算法

作者：谢淋东; 仲志丹^*; 乔栋豪; 高辛洪

来源：计算机技术与发展, 2021, 31(03): 100-105.

• 多尺度卷积特征
• 中小占比手势
• 空洞卷积
• 反卷积
• 特征融合
• 改进的损失函数

为了提高对中小占比手势识别的准确性与稳定性,提出了一种多尺度卷积特征融合的SSD(single shot multibox detector)手势识别方法。该方法突出表现在两大方面,其一,在原始的SSD算法的多尺度卷积检测方法基础上,引入了不同卷积层的特征融合思想,经过空洞卷积下采样操作与反卷积上采样操作,实现网络结构中的浅层视觉卷积层与深层语义卷积层的融合,代替原有的卷积层用于手势识别,以提高模型对中小目标手势的识别精度;其二,为了解决正负样本不均衡导致分类性能差的问题,提出一种改进的损失函数,以提升模型对目标手势的分类能力。在手势识别公开的数据集上的实验结果表明,与SSD和Faster R-CNN等识别方法相比,能够在保持较高的手势检测精度的同时,又具有较好的鲁棒性与检测速度。

• 单位
  河南科技大学; 机电工程学院