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| 基于神经网络的手势识别系统研究 | |
| 引用本文： | 谢彩云,邹佶洋,王英,樊伊静,张奕,熊训泽.基于神经网络的手势识别系统研究[J].电脑编程技巧与维护,2023(8):115-118. |
| 作者姓名： | 谢彩云 邹佶洋 王英 樊伊静 张奕 熊训泽 |
| 作者单位： | 豫章师范学院数学与计算机学院 |
| 基金项目： | 2022年江西省教育厅科学技术研究项目（编号：GJJ2202516）； |
| 摘 要： | 随着计算机视觉科技的日益发达及电子设备的广泛应用，手势识别成为一种重要的交互方式。为了提高手势识别的准确率，基于PyTorch深度学习平台，对比了BP神经网络和卷积神经网络（CNN）在手势识别方面的效果。实验结果表明，CNN的准确率可达92.5%，相较于BP神经网络更具优势。优化后的CNN在识别率方面进一步提升，并具有广阔的拓展空间。 |
| 关 键 词： | 机器学习 BP神经网络 卷积神经网络 手势识别 |