典型文献
多通道融合下的手势识别算法研究及船舶虚拟交互平台设计
文献摘要：
为促进船舶虚拟交互平台的人机交互方式向智能化转变,提出了一种多通道融合下的手势识别算法.在不同视角下采集手势图像并建立手势数据集;搭建基于YOLOv4目标检测算法的手势识别框架,分别对多视角手势图像进行识别,将多个识别结果通过一种多数据融合算法决策出最终手势识别结果.同时,设计了基于Unity3D的船舶航行虚拟场景,通过手势识别输出的指令实现对虚拟船舶稳定度平台的操作.实验测试了手势在复杂环境下该手势识别算法的鲁棒性,与基于YOLOv4的单视角手势识别方法的准确率进行了对比.实验结果显示:该手势识别算法能通过多数据融合剔除错误候选结果并保留最大置信度,在复杂环境下对手势的平均识别准确率达到95.06％.
文献关键词：
计量学;手势识别;船舶虚拟交互平台;YOLOv4目标检测算法;多通道融合
中图分类号：
作者姓名：
程淑红;杨镇豪;王唱
作者机构：
燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学机械工程学院,河北秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]程淑红;杨镇豪;王唱-.多通道融合下的手势识别算法研究及船舶虚拟交互平台设计)[J].计量学报,2022(07):856-862
A类：
船舶虚拟交互平台
B类：
多通道融合,手势识别,识别算法,算法研究,平台设计,人机交互,交互方式,不同视角,手势图,YOLOv4,目标检测算法,识别框架,多视角,多数据融合,融合算法,算法决策,Unity3D,船舶航行,虚拟场景,过手,别输,虚拟船舶,稳定度,实验测试,复杂环境,单视,除错,置信度,识别准确率
AB值：
0.264246
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