摘要：為了解決不同識別環(huán)境下光照強度的變化對手勢識別準(zhǔn)確率影響的問題,提出了基于ResNet-50殘差網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)Faster R-CNN手勢識別算法。相較于普通的Faster R-CNN算法,該算法用了ResNet-50網(wǎng)絡(luò),提高網(wǎng)絡(luò)特征的學(xué)習(xí)能力,并在ResNet-50中加入了實例批處理標(biāo)準(zhǔn)化(IBN)方法用于對單個圖片的表征內(nèi)容學(xué)習(xí),適應(yīng)不同的識別環(huán)境。實驗結(jié)果表明,該算法在測試集上的識別率高達(dá)98.7%,相較于常用手勢識別算法,有效性更高,魯棒性更好。