摘要：为提高动态手势学习速度和识别准确率,本文提出一种基于Hermite正交基前向神经网络的动态手势识别方法。利用Camshift算法实时跟踪手势运动轨迹,提取手势特征向量作为神经网络的输入;以Hermite正交基函数作为隐含层激励函数构造三层前向神经网络,并给出一种基于伪逆的直接计算权值方法和根据网络目标精度要求自适应确定隐含节点数目方法;运用训练好的Hermite神经网络识别动态手势。测试结果表明：Hermite神经网络能够提高网络的学习训练速度和精度,提高手势学习速度和识别准确率,而且在手势识别方面具有较好的鲁棒性和泛化能力。

关键词：hermite神经网络 权值直接确定 隐含结点数自适应确定 指尖跟踪 动态手势识别 

单位：电子科技大学中山学院计算机工程系 广东中山528402 电子科技大学电子工程学院 四川成都610054