關鍵詞：深度圖像 預處理 特征提取 深度學習 手勢識別 

摘要：目前一些相對成熟的手勢識別算法,如基于模板匹配的方法、基于人工神經網絡的方法以及基于隱馬爾科夫模型的方法,都存在計算復雜的劣勢,而基于深度學習的手勢識別具有一定優勢。通過深度學習提取多層網絡簡化的高價值易用特征,通過向量等表示,簡化算法以實現良好的識別效果。通過攝像頭采集室內復雜背景下的手勢圖像,在計算能力、存儲能力強大的PC平臺通過深度學習處理圖像,提取特征,然后進行分類識別,能提高識別準確率。通過改進硬件或算法還可提高識別效率及安全性。

軟件導刊雜志要求:

{1}作者簡介：文尾附注第一作者簡介，含姓名（出生年月）、性別、民族、籍貫、學歷學位、單位、職務、職稱、研究方向等，并注明準確通訊地址、郵政編碼、電話號碼、E-mail地址。

{2}本刊只接受word版電子文本。文稿須包括題目、提要、關鍵詞、正文及作者簡介。

{3}題目中除公知公用的縮略語外，盡量不用外文縮略語。

{4}參考文獻列出的一般應限于作者直接閱讀過的、最主要的、發表在正式出版物上的文獻。

{5}關鍵詞應有3～5個。詞與詞之間用分號分隔。

注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社