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公开(公告)号：CN110245578A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910439677.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提出了一种采用量子粒子群算法优化神经网络权值的手势识别方法，属于人机交互中的视觉手势识别技术领域。本发明在用传统的神经网络进行手势识别的基础上，利用量子粒子群算法优化BP神经网络的网络参数。首先用卷积神经网络提取手势数据集的特征，将提取的特征向量输入BP神经网络进行手势识别，然后用量子粒子群算法代替传统的梯度下降法，来对网络的参数进行更新，获取更优的网络权值。本发明在相同的数据集和网络结构下，可以显著的提升最后的识别准确率，识别效果好。
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