基于小樣本手部關(guān)鍵點的MLP網(wǎng)絡(luò)提升3D光場交互準確度方法

摘要： 針對當前3D光場手勢交互存在識別率低、識別速度慢、深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)需要較多數(shù)據(jù)樣本的問題，本文提出了一種基于小樣本手部關(guān)鍵點的多層感知器（Multi-Layer Perceptron,MLP）網(wǎng)絡(luò)提升3D光場交互準確度方法，識別速度達到毫秒級。在手部關(guān)鍵點采集過程中，從不同位置采集得到的同一種手勢關(guān)鍵點三維數(shù)據(jù)存在顯著差異。為了消除差異，本文提出在同一右手笛卡爾坐標系下，通過位移和...