TY - JOUR A2 - 黄，辰溪AU - 江显威AU - 胡博AU - 钱德拉Satapathy，苏雷什AU - 王，水华AU - 张钰东PY - 2020 DA - 2020年5月19日TI -基于AlexNet通过Fingerspelling鉴定中国手语迁移学习和亚当优化SP - 3291426 VL - 2020 AB - 通用手语的重要组成部分和其他手语学习的基础上，手指的手语具有十分重要的意义。本文提出了中国手语经由AlexNet基于迁移学习和Adam优化器，其检测传递学习的四种不同的配置的新颖fingerspelling识别方法。此外，在该实验中，亚当算法用与动量（SGDM）和均方根传播（RMSProp）算法，并使用数据扩张（DA）对不使用DA被执行追求更高的性能的比较随机梯度下降相比较。Finally, the best accuracy of 91.48% and average accuracy of 89.48 ± 1.16% were yielded by configuration M1 (replacing the last FCL8) with Adam algorithm and using 181x DA, which indicates that our method can identify Chinese finger sign language effectively and stably. Meanwhile, the proposed method is superior to other five state-of-the-art approaches. SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/3291426 DO - 10.1155/2020/3291426 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -