【摘 要】
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为了解决双流融合网络对动态手势关键帧及手部轮廓特征检测不足的问题,提出一种手势时空特征与通道注意力融合的动态手势识别方法.首先,在双流融合网络中引入有效通道注意力(eficient channel attention, ECA)增强双流识别算法对手势关键帧的关注度,并利用双流中的空间卷积网络和时间卷积网络分别提取动态手势中的空间和时序特征;其次,通过ECA在空间流中选取最高关注度的手势帧,利用单发
【机 构】
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北京市物联网软件与系统工程技术研究中心,北京工业大学信息学部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602016),国家重点研发计划资助项目(2020YFB2104400)。
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为了解决双流融合网络对动态手势关键帧及手部轮廓特征检测不足的问题,提出一种手势时空特征与通道注意力融合的动态手势识别方法.首先,在双流融合网络中引入有效通道注意力(eficient channel attention, ECA)增强双流识别算法对手势关键帧的关注度,并利用双流中的空间卷积网络和时间卷积网络分别提取动态手势中的空间和时序特征;其次,通过ECA在空间流中选取最高关注度的手势帧,利用单发多框检测器技术(single shot multibox detector, SSD)提取相应手部轮廓特
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