袁榮尚 羅曉曙

摘要：為了解決目前利用CNN算法進(jìn)行手勢識別的精度不高的問題，提出一種新的算法。首先對識別的手勢圖片進(jìn)行二值化處理，濾除手勢的背景，凸顯手勢在圖像中的權(quán)重，背景對手勢識別影響降低。其次，在經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型AlexNet的基礎(chǔ)上，提出一種多尺度卷積核的改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采取兩種卷積核進(jìn)行手勢特征提取，利用多尺度卷積核和雙通道進(jìn)行特征融合，然后利用在不同角度，不同旋轉(zhuǎn)下拍攝的手勢圖像數(shù)據(jù)集對改選模型進(jìn)行實驗驗證。研究結(jié)果表明，提出的算法模型在不同的角度和不同的旋轉(zhuǎn)情況下對手勢圖像具有較高的識別率，算法的魯棒性、識別率方面有了明顯的提高。

關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);卷積核;深度學(xué)習(xí);特征提取;手勢識別;二值化

中圖分類號：TN915-34;TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-373X（2019）24-0150-04

0 引言

近年來手勢識別成為一個重要的研究方向。目前，傳統(tǒng)的靜態(tài)手勢識別算法關(guān)鍵在于對手勢特征的提取，現(xiàn)在研究手勢的主要方法有模板匹配，楊麗等人提取的手勢分割，呂蕾等人提出數(shù)據(jù)手套方法，提高了手勢識別的識別率，但是手勢類別增加情況下識別率降低[1-3]。但是上述算法識別較為復(fù)雜，人工定義特征需要大量的經(jīng)驗，而且計算難度較大，借助外在硬件設(shè)備，操作難度較大。微軟開發(fā)的kinect可以提取手勢的深度信息，進(jìn)而進(jìn)行識別。在研究者的努力下手勢識別算法不斷突破，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)在手勢識別領(lǐng)域有了一個突破性的進(jìn)展。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像識別上具有較大的優(yōu)勢，把整張圖片作為輸入，不需要人工定義的選擇特征，采用卷積核進(jìn)行局部特征提取，在全連接層將局部的特征進(jìn)行融合，及有監(jiān)督的訓(xùn)練，從而使手勢識別變得更加簡單。缺點是，相對于傳統(tǒng)的算法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要更多的手勢數(shù)據(jù)集，采集大量手勢數(shù)據(jù)集的難度比較大。針對現(xiàn)有手勢數(shù)據(jù)集數(shù)量較少的問題，所以采用的數(shù)據(jù)集是自己在不同的光照環(huán)境，不同的傾斜程度下拍攝的，數(shù)據(jù)集數(shù)量為29 321張。

1 圖像的二值化原理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與原理

圖像的二值化[4]就是將圖像處理成有明顯的黑白效果，通過選取適當(dāng)?shù)拈撝?，獲取可以代表圖像整體特征的二值化圖像，當(dāng)圖像上的像素點大于設(shè)定閾值時判定屬于有效物體，否則就是無效。使整個圖片變得簡單明了，但是可以代表圖像整體特征。采用最大類間方差法，其閾值確定標(biāo)準(zhǔn)公式如下：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]是從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由卷積層、池化層、全連接層組成，具體功能描述如下：

卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，卷積層利用卷積核對圖像進(jìn)行特征提取，采取局部連接的方式，將圖像特征分步提取，其參數(shù)共享機制大大減少了整個模型的參數(shù)量，使整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計算量減少。卷積的公式可以表示為：

池化層[6]的池化的方式主要有平均池化和最大池化，它提取特征圖中比較重要的特征，降低特征圖像的維度，同時使輸出對位移和形變的敏感度降低，可以有效地防止過擬合。全連接層是將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部特征進(jìn)行融合，圖像的局部特征關(guān)聯(lián)比較密切，而距離較遠(yuǎn)的關(guān)聯(lián)程度較低。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型先感知局部特征，然后通過全連接層將局部的特征進(jìn)行融合[7]，全連接層公式為：

2 改進(jìn)的AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，第一層卷積會對輸入的圖像進(jìn)行特征提取，所以第一層卷積在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的地位非常的重要。如果第一層的卷積對圖像的特征提取不夠充分，則整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型沒有充分的特征輸入，不利于整個模型對圖像特征的深度提取和融合。

卷積核的大小在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取圖像特征和對特征進(jìn)行融合時起到了非常重要的作用。卷積核太小對圖像特征的提取能力降低，卷積核太大提取圖像特征時會忽略細(xì)小的特征。所以在后續(xù)的卷積層中卷積核采取不同尺寸，AlexNet模型共有5個卷積層，采取單通道的方式進(jìn)行特征融合，本改進(jìn)模型采取雙通道，每一層的卷積核為5*5和3*3，并且每個卷積層在卷積后進(jìn)行級聯(lián)，將級聯(lián)后的特征圖作為下一層卷積的輸入，為下層的卷積層提供更加豐富的特征信息，表1給出了改進(jìn)前后模型的詳細(xì)信息。

3 實驗結(jié)果與分析

為了驗證所提算法在手勢識別應(yīng)用上的效果，本文首先建立了手勢圖像數(shù)據(jù)集，然后用該數(shù)據(jù)集進(jìn)行手勢識別實驗驗證。實驗條件是：Ubuntu16.04操作系統(tǒng)，caffe框架，CPU為i7-6700K，GPU為NVIDIA-GTX 1070。solver文件設(shè)置：初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，momentum設(shè)置為0.9，weight_decay設(shè)置為0.004，gamma設(shè)置為0.1，stepvalue設(shè)置為24 000，最大迭代次數(shù)設(shè)置為30 000。測試時batch_size設(shè)置為50，dropout_ratio設(shè)置為0.5。在訓(xùn)練時學(xué)習(xí)率的策略設(shè)置為multistep。

本文建立的數(shù)據(jù)集有21 606張訓(xùn)練圖片，7 715張測試圖片，共分為10類，每一類手勢訓(xùn)練圖片大約2 000張，測試圖片大約700張，手勢代表10種含義。圖片大小為227x227，對手勢圖像進(jìn)行自適應(yīng)的二值化處理，圖1是10種手勢的原始圖像，圖2是對原始圖像的二值化處理。

為了驗證本算法在手勢識別上的應(yīng)用效果，本文設(shè)計了3組實驗，比較結(jié)果如表2～表4所示。

從表2可以看出，手勢圖像二值化后AlexNet模型的識別率有了明顯的提升;從表3可以看出，改進(jìn)的AlexNet模型可以提取更多的圖像特征。對圖像進(jìn)行二值化處理以后，避免了背景對手勢的干擾。改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)可以更加精細(xì)地提取手勢特征，從而避免對背景特征的提取，充分發(fā)揮改進(jìn)模型的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢。因為對手勢圖片進(jìn)行了處理，所以改進(jìn)模型有了更加準(zhǔn)確的手勢信息獲取，圖像信息能進(jìn)行更多層次的融合，所以在手勢數(shù)據(jù)集上具有更高的識別率，識別率提高約10.5%。

由表4列出的實驗結(jié)果可知，本文提出的改進(jìn)算法的識別率達(dá)到96.64%，比其他算法識別率要高，且本文算法具有較強的魯棒性，當(dāng)手勢的旋轉(zhuǎn)角度不同，光照情況不同時，對算法性能沒有影響。手勢圖像的識別時間有一定的差距。

4 結(jié)語

本文算法首先對圖片進(jìn)行預(yù)處理，然后利用提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行手勢識別。該模型采取兩個尺度的卷積核對圖像進(jìn)行特征提取，使模型的特征輸入更加豐富，采取兩個尺度的卷積核進(jìn)行特征融合，并且采取級聯(lián)的方式，為下一層的卷積提供更加豐富的信息。通過實驗驗證，改進(jìn)型的模型具有較高的手勢識別率;所提算法的識別時間相比于其他算法要長，是犧牲部分識別時間來換取識別率的上升，但是應(yīng)用于實際生活中的手勢識別還是可以達(dá)到要求的。

注：本文通訊作者為羅曉曙。

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作者簡介：袁榮尚（1993-），男，山東棗莊人，碩士，研究領(lǐng)域為圖像處理、深度學(xué)習(xí)。

羅曉曙（1961-），男，湖北孝感人，博士，教授，研究領(lǐng)域為圖像處理、深度學(xué)習(xí)。