21、手势识别与布局图像生成的创新方法

手势识别与布局图像生成的创新方法

1. 手势识别：Dual - SDAE的卓越表现

手势识别在人机交互等领域有着广泛的应用。为了验证不同方法在手势识别上的有效性，研究人员采用了多种方法进行对比，包括HSF - RDF方法、SIFT - PLS方法、MPC方法、DBN和CNN，并提出了Dual - SDAE方法。

1.1 对比方法介绍

• HSF - RDF方法 ：使用随机森林进行分类。
• SIFT - PLS方法 ：提取SIFT特征，并使用偏最小二乘（PLS）分类器来识别手势。
• MPC方法 ：利用手势的中心和面积进行识别。
• DBN ：隐藏层数量固定为3，对应节点数量依次设置为900、200和100。
• CNN ：由两个卷积层、两个池化层和一个全连接层组成，卷积核大小固定为5×5。

1.2 识别率对比

识别方法	识别率
HSF + RDF	75%
SIFT + PLS	71.51%
MPC