基于PSO改进的BP神经网络数据手套手势识别
기우PSO개진적BP신경망락수거수투수세식별
Gesture recognition of data glove based on PSO-Improved BP neural network
  • 万方数据
    电机与控制学报 전궤여공제학보
    ECTRIC MACHINES AND CONTROL
    2014年 8期 87-93 ,共7页

    李东洁%李君祥%张越%曾禛

    리동길%리군상%장월%증진

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    gesture recognition%BP neural network%PSO algorithm%data glove%robot
    针对5DT数据手套手势识别这一问题,提出BP神经网络和PSO算法相结合的识别方法.首先利用特征提取和归一化方法建立通用手势模板,并基于此模板采用BP神经网络进行训练学习,同时通过PSO算法修正BP神经网络的权值和阈值,将训练完毕的神经网络用于实际操作过程中的手势识别.该方法既保留了BP算法结构简单、易于实现的优点,同时避免了不同操作者复杂的标定过程.仿真和实验结果表明,所提出的控制方法有效的缩短了学习时间,并且提高了识别过程的实时性和精确性.
    침대5DT수거수투수세식별저일문제,제출BP신경망락화PSO산법상결합적식별방법.수선이용특정제취화귀일화방법건립통용수세모판,병기우차모판채용BP신경망락진행훈련학습,동시통과PSO산법수정BP신경망락적권치화역치,장훈련완필적신경망락용우실제조작과정중적수세식별.해방법기보류료BP산법결구간단、역우실현적우점,동시피면료불동조작자복잡적표정과정.방진화실험결과표명,소제출적공제방법유효적축단료학습시간,병차제고료식별과정적실시성화정학성.
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