基于改进YOLOv4-tiny算法的手势识别

作     者：卢迪 马文强 LU Di;MA Wenqiang

作者机构：哈尔滨理工大学哈尔滨150080 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2021年第43卷第11期

页      面：3257-3265页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：手势识别 人机交互 YOLOv4-tiny 安卓 

摘      要：随着人机交互的发展,手势识别越来越重要。同时,移动端应用发展迅速,将人机交互技术在移动端实现是一个发展趋势。该文提出一种改进YOLOv4-tiny的手势识别算法。首先,在YOLOv4-tiny网络基础上,添加空间金字塔池化(SPP)模块,融合了图像的局部和全局特征,增强网络的准确定位能力。其次,在YOLOv4-tiny原网络的3个最大池化层和新增SPP模块后各添加一个1×1的卷积模块,减少了网络的参数,提高网络的预测速度。在此基础上,利用K-means++算法生成适合检测手势的先验框,加快网络检测手势。在手势数据集NUSII上,与YOLOv3-tiny算法和YOLOv4-tiny算法进行对比,改进算法平均精度均值(mAP)为100%,每秒传输帧数(fps)为377,可以快速准确地检测识别手势。将该文改进算法部署在安卓(Android)移动端,实现了移动端实时的手势检测与识别,对人机交互的发展有很大的研究意义。