基于改进YOLO v5的手语字母语的识别方法

作者：潘格; 许有熊; 刘晓锋

来源：南京工程学院学报(自然科学版), 2023, 21(01): 27-32.

DOI：10.13960/j.issn.1672-2558.2023.01.005

• Mobilenet
• YOLO v5
• Ghost Module
• 轻量化
• 手语识别

针对传统手势识别方法计算量大、难以实时识别的问题，研究一种基于改进YOLO v5的轻量化手语检测识别方法.首先用Mobilenet v3-Small替换YOLO v5的主干网络；然后利用Ghost Conv模块和C3Ghost模块替换YOLO v5颈部网络中的Conv和Ghost模块；最后通过YOLO v5的预测部分生成预测框.在此基础上，利用k-means算法生成适合手势的先验框，加快网络检测手势.与其他网络算法对比分析可知，改进算法在保持精度基本不变的情况下可大幅减少网络参数，提高网络的检测速度.

• 单位
  南京工程学院; 自动化学院