摘要
基于GAN-CNN框架的机器人手势识别方法,高清摄像机预先采集不同手势样本图片,而后通过WIFI传送至机器人数据处理系统;数据处理系统利用生成对抗网络对步骤1中不同的手势样本图片进行扩展;对上步骤获得的扩展手势图片制作相应的标签,然后将扩展得到的手势图片及其对应的标签输入到卷积神经网络中,从而完成CNN分类识别模型的预训练;高清摄像机实时采集不同手势样本图片,而后通过WIFI传送至机器人数据处理系统;数据处理系统利用预训练好的CNN模型对上步骤中所采集的照片进行分类识别,并将相关的识别信息通过WIFI上传至MYSQL数据库进行存储;机器人根据CNN识别结果执行相应的动作,至此,整个闭环过程结束。本发明解决小样本条件下机器人手势识别的难题。