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标题: 基于轻量级 OpenPose 改进的幻影机手势交互系统 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-11-3 16:58
标题: 基于轻量级 OpenPose 改进的幻影机手势交互系统
基于轻量级 OpenPose 改进的幻影机手势交互系统

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目前人机交互方式多以键盘鼠标为主,而基于深度学习手势识别的交互方式算法准确率不高,且实0 A( ?( |  ]9 I" E7 j; S- N' }, V
时性和系统稳定性均有待提升。提出一种新颖的针对轻量级 OpenPose 进行改进的幻影机手势交互系统。采
- _- L7 I5 D. t& N- {用轻量级 OpenPose 将人手简化建模为 21 个关键点,以 MobileNetV1 作为基础模型,应用部分亲和域(Part - G, C6 v; U& Q& C
Affinity Fields, PAF)方法实现人手关键点的检测并画出简化骨骼图。为进一步提升人机交互系统的实时性,& z& G: w9 r: T1 l6 A, J
采用幻影模块(Ghost Module)对卷积层进行降维,用更少的硬件资源取得同样的识别效果。最后搭建验证
. `7 J. u9 S, L6 p' J6 V; P; v# x环境,根据画出的人手骨骼图进行模式匹配,根据匹配识别结果生成交互控制指令,经由蓝牙通讯将指令传送
3 S4 W# D+ o* ^3 f+ g0 q7 U至 Arduino UNO 平台控制小车实现交互响应。经过初步训练后,该系统在 coco2017 验证集上能实现 58.7%
: a0 c# l* Z! `8 c的准确率,保持了原始 OpenPose 网络和轻量 OpenPose 网络的人手关键点识别效果,在家用 PC 机上可实现+ S# G* ?% G. C8 N/ l6 P  j
每秒 32~36 帧的识别速率和较高的手势识别率。 8 @! h5 s0 @" Y# }

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