Resumen

El reconocimiento de gestos con la mano es una forma intuitiva y efectiva para que los humanos interactúen con una computadora debido a su alta velocidad de procesamiento y precisión de reconocimiento. Este artículo propone un enfoque novedoso para identificar gestos con la mano en escenas complejas mediante el algoritmo de aprendizaje profundo Single-Shot Multibox Detector (SSD) con 19 capas de una red neuronal. Se utiliza una base de datos de referencia con gestos, y se eligen gestos generales con la mano en la escena compleja como objetos de procesamiento. Se construye y prueba un sistema de reconocimiento de gestos con la mano en tiempo real basado en el algoritmo SSD. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo identifica rápidamente las manos humanas y distingue con precisión diferentes tipos de gestos. Además, la precisión máxima es del 99.2%, lo cual es significativamente importante para la aplicación de interacción humano-computadora.

• Materias:Comunicación inalámbrica Blockchain Comunicaciones vehiculares Enrutamiento Redes centradas
• Subjects:Wireless communication Blockchain Vehicular communications Routing Focused networks
• Palabras claves:Reconocimiento de gestos con las manos; Interacción con el ordenador; Algoritmo de aprendizaje profundo; Red neuronal; Sistema en tiempo real; Precisión
• Keywords:Hand gesture recognition; Computer interaction; Deep learning algorithm; Neural network; Real-time system; Accuracy