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摘要
本发明是一种基于深度学习方法的手语识别模型,包括图片读取模块、数据增强模块、肤色分割模块、提取特征模块、训练模型模块及对比输出模块。其特征在于,所述图片读取模块利用OpenCV视觉库来完成；所述数据增强模块采取深度学习中的dropout对原始图像进行有效变换；所述肤色分割模块采用Otsu阈值法进行肤色分割；所述提取特征模块利用Focus结构获得采样特征图；所述训练模型模块根据处理效果调整YOLOV5目标检测模型参数,获得权重文件；所述的对比输出模块使用预测函数predict找到图片特征预测逻辑最大值,输出识别文本结果。本发明具有准确率高和抗光干扰能力强等优点,经调试得到手语识别的识别率为94.57％,在一定程度上能够减小复杂背景对手语识别的干扰。
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