深度学习在手势识别算法及系统实现中的应用.docx

深度学习在手势识别算法及系统实现中的应用

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1人机交互发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.2手势识别的应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1传统手势识别技术分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.2基于深度学习的方法进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.3.1主要研究问题界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3.2预期研究成效．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1深度学习基本原理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.1.1神经网络发展简史．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1.2典型深度学习模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.2手势信号获取与预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2.1常用手势传感器/摄像头类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.2.2数据采集与噪声抑制方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.3关键深度学习模型详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3.1卷积神经网络原理与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.3.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.3.3Transformer模型在序列识别中的潜力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

三、基于深度学习的核心算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1手势特征提取策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1.1图像/时序特征表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1.2多模态信息融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2深度学习模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2.1适用于手势识别的CNN变种．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.2.2混合模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.2.3注意力机制的应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.3损失函数与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.3.1适应手势识别任务的损失函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.3.2合适的优化算法与参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

四、手势识别系统实现与平台构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.1系统总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.1.1模块划分与功能定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.1.2软硬件平台选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.2数据集构建与标注规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.2.1手势数据采集方案．．．．．．．