基于SVM与Inception-v3的手势识别
针对传统机器视觉的手势识别方法识别准确率低，抗干扰能力差等问题，提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）手势分割和迁移学习的静态手势识别方法.本文使用SVM和迁移学习方法相结合构建新的手势识别模型，利用SVM对样本进行手势分割，将Inception-v3模型作为卷积神经网络模型基础，对网络参数进行fine-tuning，将预先经过手势分割处理后的样本导入模型训练，调整超参数得到新的最优手势识别模型，并在一定干扰环境下测试，得到测试结果.测试结果表明该方法识别准确率和实时反馈效率均高于传统方法，能高效识别手势，满足实际应用需求.
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