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基于神经网络ResNet101模型在手语识别中的应用

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摘要摘要：在深度学习技术的帮助下，手语识别的创新进展为聋哑人士提供了新的交流可能性。本研究基于ResNet101——一种深度卷积神经网络模型，通过迁移学习的策略，对模型进行了细致的调整和优化，使其更贴合手语的视觉特征。实验包括对部分网络层参数的冻结，输出层的重新设计，以及利用交叉熵损失函数和Adam优化器进行多轮次训练迭代。经过严格的实验验证，调整后的模型在手语图像数据集上表现出优异的准确率，显著提高了手语识别的实用性，进而为聋哑群体的社会融合和交流开辟了新的道路。

DOI rdx9ey151d/8147649

作者王彤李子涵陈欣

机构地区 (重庆工程学院，重庆巴南，401320）

出处《中国科技信息》 2024年3期

关键词手语识别深度卷积神经网络 ResNet101 迁移学习视觉识别

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年04月10日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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