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传统二维卷积神经网络因遗漏时间维度信息导致不能识别微动手势。为此,提出一种基于视频流的微动手势识别方法。对输入视频流进行简单预处理,利用改进型多维卷积神经网络提取手势的时空特征,融合多传感器信息并通过支持向量机实现微动手势识别。实验结果表明,该方法对手势的背景和光照都具有较好的鲁棒性,且针对各类动态手势数据集能达到87%以上的识别准确率。