《表5 五官状态识别性能：基于手势与五官状态识别的航空多媒体控制系统》

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《基于手势与五官状态识别的航空多媒体控制系统》

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为了证明本文设计系统的有效性，共10名同学收集图像数据。其中，手势、手型及五官状态各3000张图像；70%作为训练数据，30%作为测试数据。表3～表5分别给出了手势识别、手型识别及五官状态识别的性能指标。可以清楚地看出，系统识别准确率在97%以上，运行时间在0.019秒/帧，可以满足用户实时控制的需求。