基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第4期北京时间：

作者：王 锟，宋永红，郑 斐，梅魁志

单位：西安交通大学 电子与信息工程学院，西安 710049

摘要：针对嵌入式平台下卷积神经网络运行速度慢，无法快速手势检测的问题，提出一种基于SSD的卷积神经网络的嵌入式手势检测算法，该算法显著提高了手势检测速度，并保持了高精度。首先通过一种预处理方法，对原来的手势数据库进行5倍扩展；然后对SSD算法的基础神经网络层进行卷积因子分解，使用MobileNet神经网络获得了在CPU下的3倍加速；最后通过改变输入图片大小同时改变网络结构，减少了算法的计算复杂度。实验结果表明所提算法在两个数据集上的平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）下降2.7%，但是在Qualcomm SnapDragon 820平台下检测一张图片时间可达到0.233 s，检测速度提高40倍以上。

关键词：嵌入式神经网络加速,手势检测,卷积神经网络,SSD