【摘 要】
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针对现有的动态手势识别方法对长时间序列的时空特征难以精确匹配的问题,提出了一种基于宽残差和双向长短时记忆网络的时空特征一致手势识别方法。首先使用已经训练好的3D卷
【机 构】
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华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心,西南科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2015BAK3B02);西南科技大学继续教育研究与发展基金资助项目(17JYF01);华中师范大学中央高校基本科研业务费项目(CCNU19TS021);国家自然科学基金项目(61877026)
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针对现有的动态手势识别方法对长时间序列的时空特征难以精确匹配的问题,提出了一种基于宽残差和双向长短时记忆网络的时空特征一致手势识别方法。首先使用已经训练好的3D卷积神经网络从视频的空间和时间维度同步提取出短时特征,再经双向空间长短时记忆网络同步解析后形成长时空特征连接单元,并作为残差网络的输入。为了验证算法的有效性,使用Kinect传感器构建了一个全新的多模式手势数据集,在三个手势识别公开数据集SLVM、Montalbano和SKIG上的实验表明,提出的方法有很好的性能表现,识别精度超越了目前已公开的最佳
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