简介:摘 要: 手势识别技术研究与人机交互和谐社会发展学生具有密不可分的联系,,因此具有重要研究意义. 针对传统手势检测算法空间不变性 较弱,手势识别效率较低等问题,本文提出基于改进AR 网络与W-loU相结合的手势识别深度学习模型. 首先采用 空间变换网络对AR网络进行改进,对手势信息进行处理,提取关键手势特征,解决了数据易受攻击的问题,增强了网络的不变性,然后对从网络中提取的特征进行降维,减少冗余信息,再通过W-LOU进行分类,提高了分类精度。最后,在标准数据集和自制数据集上进行了检测测试,结果表明该方法可以提高手势识别的准确率,验证了算法的有效性。