《表1 不同网络的手势识别率》

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《基于ResNet-50改进的Faster R-CNN手势识别算法》

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实验中用不同光照强度进行测试，在ResNet-50网络下，利用背后窗帘打开大小来控制光照强度，实验中处于光线比较均匀的条件下所得到的手势照片较为清晰，都实时地识别出常用的10种手势。当在光照不均匀或者光照较为强烈的环境下，手势的识别效率会降低。当采用传统的Faster R-CNN识别检测，可以看见如图6中（a）、（b）所示，对少数手势会出现漏识，错识。在Faster R-CNN加入了IBN后手势识别检测的正确率有所提高，如图6（a）所示。