基于平衡主动学习和核范数正则化模型的手势识别方法

一种基于平衡主动学习和核范数正则化模型的手势识别方法，其特征在于：1：构建基于脉冲神经网络的核范数正则化模型；2：采用前置自监督任务和主动学习任务对核范数正则化模型进行训练；3：采集模块采集手势图像数据；4：预处理模块对手势图像数据进行预处理操作；5：编码模块对标准图形数据b进行编码；6：训练好的核范数正则化模型的输入层对编码数据进行卷积操作；7：特征提取模块对卷积数据进行特征提取操作；8：自适应平均池化层对特征数据进行平均池化操作；9：第一全连接层对池化数据进行全连接操作，得到全连接数据；10：输出层对全连接数据进行全连接操作，并输出手势识别结果h。效果：提高了模型的手势识别精准度。