第２１卷第１期２０２３年３月南京工程学院学报(自然科学版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ)Ｖｏｌ.２１ꎬＮｏ.１Ｍａｒ.ꎬ２０２３ｄｏｉ:１０.１３９６０/ｊ.ｉｓｓｎ.１６７２－２５５８.２０２３.０１.００５投稿网址:ｈｔｔｐ://ｘｂ.ｎｊｉｔ.ｅｄｕ.ｃｎ基于改进ＹＯＬＯｖ５的手语字母语的识别方法潘格ꎬ许有熊ꎬ刘晓锋(南京工程学院自动化学院ꎬ江苏南京２１１１６７)摘要:针对传统手势识别方法计算量大、难以实时识别的问题ꎬ研究一种基于改进ＹＯＬＯｖ５的轻量化手语检测识别方法.首先用Ｍｏｂｉｌｅｎｅｔｖ３Ｓｍａｌｌ替换ＹＯＬＯｖ５的主干网络ꎻ然后利用ＧｈｏｓｔＣｏｎｖ模块和Ｃ３Ｇｈｏｓｔ模块替换ＹＯＬＯｖ５颈部网络中的Ｃｏｎｖ和Ｇｈｏｓｔ模块ꎻ最后通过ＹＯＬＯｖ５的预测部分生成预测框.在此基础上ꎬ利用ｋｍｅａｎｓ算法生成适合手势的先验框ꎬ加快网络检测手势.与其他网络算法对比分析可知ꎬ改进算法在保持精度基本不变的情况下可大幅减少网络参数ꎬ提高网络的检测速度.关键词:ＭｏｂｉｌｅｎｅｔꎻＹＯＬＯｖ５ꎻＧｈｏｓｔＭｏｄｕｌｅꎻ轻量化ꎻ手语识别中图分类号:ＴＢ３９１.４１收稿日期:２０２２－０５－１２基金项目:南京工程学院大学生科技创新基金项目(ＴＢ２０２２１７０１２)作者简介:潘格ꎬ硕士研究生ꎬ研究方向为机器视觉.Ｅ￣ｍａｉｌ:１３１７４５０２０２＠ｑｑ.ｃｏｍ引文格式:潘格ꎬ许有熊ꎬ刘晓锋.基于改进ＹＯＬＯｖ５的手语字母语的识别方法[Ｊ].南京工程学院学报(自然科学版)ꎬ２０２３ꎬ２１(１):２７－３２.ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＳｉｇｎＬａｎｇｕａｇｅＡｌｐｈａｂｅｔＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ５ＰＡＮＧｅＸＵＹｏｕｘｉｏｎｇＬＩＵＸｉａｏｆｅｎｇＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＮａｎｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＮａｎｊｉｎｇ２１１１６７ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔＡｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔｓｉｇｎｌａｎｇｕａｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ５ａｒｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｅｘｃｅｓｓｉｖｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｎｄｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｉｎｒｅａｌ￣ｔｉｍｅｒｅ...
