A Novel Hyperparameter Optimization Aided Hand Gesture Recognition Framework Based on Deep Learning Algorithms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recognition of hand gestures in cluttered or complex environments is a vital research area in the human-computer interaction and computer vision fields due to its various potential applications, such as hand action analysis, driver hand behaviour monitoring, virtual reality, pose estimation, human action recognition, and sign language recognition. In order to create more reliable and efficient algorithms in this research field, various approaches have been suggested in recent years. However, a robust system is still elusive. For this reason, a new deep learning-based architecture for classifying hand gestures is suggested in this study; it is based on a hybrid model. The study makes two main contributions to the literature. The first is the creation of a new database for hand gesture recognition. The second is a novel hybrid architecture that combines two widely used pre-trained network models in an optimised manner, using a genetic algorithm for hyperparameter optimization. The proposed method comprises five main phases, namely, data acquisition, pre-processing, the design of the deep neural network architecture, hyperparameter optimization, the training of the proposed deep neural network architecture. The proposed method was tested on three comprehensive datasets. The experimental results reveal that the suggested method can effectively classify hand gestures with a high accuracy rate and that it outperforms the state-of-the-art methods in the literature.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle