![](/images/graphics-bg.png)
Hand Gesture Recognition Based on Single-Shot Multibox Detector Deep Learning
المؤلفون المشاركون
Liu, Peng
Li, Xiangxiang
Cui, Haiting
Li, Shanshan
Yuan, Yafei
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Hand gesture recognition is an intuitive and effective way for humans to interact with a computer due to its high processing speed and recognition accuracy.
This paper proposes a novel approach to identify hand gestures in complex scenes by the Single-Shot Multibox Detector (SSD) deep learning algorithm with 19 layers of a neural network.
A benchmark database with gestures is used, and general hand gestures in the complex scene are chosen as the processing objects.
A real-time hand gesture recognition system based on the SSD algorithm is constructed and tested.
The experimental results show that the algorithm quickly identifies humans’ hands and accurately distinguishes different types of gestures.
Furthermore, the maximum accuracy is 99.2%, which is significantly important for human-computer interaction application.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Peng& Li, Xiangxiang& Cui, Haiting& Li, Shanshan& Yuan, Yafei. 2019. Hand Gesture Recognition Based on Single-Shot Multibox Detector Deep Learning. Mobile Information Systems،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193738
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Peng…[et al.]. Hand Gesture Recognition Based on Single-Shot Multibox Detector Deep Learning. Mobile Information Systems No. 2019 (2019), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193738
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Peng& Li, Xiangxiang& Cui, Haiting& Li, Shanshan& Yuan, Yafei. Hand Gesture Recognition Based on Single-Shot Multibox Detector Deep Learning. Mobile Information Systems. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193738
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1193738
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)