基于卷积神经网络的静态手势识别

本文提出了一种使用卷积神经网络的手势识别方法。该过程涉及形态学滤波器的应用、轮廓生成、多边形逼近和分割，在预处理过程中，这些步骤有助于更好的特征提取。使用不同的卷积神经网络进行训练和测试，并与文献中已知的架构以及其他已知方法进行了比较。分析和讨论了在训练过程中获得的所有计算指标和收敛图，以验证所提出方法的稳健性。