基于YOLO算法的手势识别

作者：王粉花; 黄超; 赵波; 张强

来源：北京理工大学学报, 2020, 40(08): 873-879.

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2019.030

• 手势识别
• YOLO算法
• YOLOv3-tiny-T算法
• 平均精度均值

研究YOLO算法在手势识别中的应用,提升在近肤色和光线明暗不一的背景下检测的速度和精度.YOLO算法是端到端的检测方法,通过卷积神经网络自动提取目标的特征,可以大幅度提高运算速度.鉴于YOLO算法在目标检测任务中的优良表现,将YOLO算法应用到手势识别问题中.通过对YOLO系列算法的研究对比表明,YOLO算法在手势识别中具有良好表现.同时,在YOLOv3算法的快速版本YOLOv3-tiny的基础上提出了YOLOv3-tiny-T算法.YOLOv3-tiny-T在包含5种手势的UST数据集上,平均精度均值为92.24%,较YOLOv3-tiny获得了5%左右的提升.

• 单位
  北京科技大学; 自动化学院