【摘 要】
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提出了一种基于三维卷积神经网络（CNN）的大规模视频手势识别算法。首先，为了获得统一尺度的输入数据，在时域上对所有输入视频进行了归一化处理得到32帧的输入视频；然后，为了从不同
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提出了一种基于三维卷积神经网络（CNN）的大规模视频手势识别算法。首先，为了获得统一尺度的输入数据，在时域上对所有输入视频进行了归一化处理得到32帧的输入视频；然后，为了从不同的角度描述手势特征，通过真彩（RGB）视频数据生成了光流视频，并将RGB视频和光流视频分别通过C3D模型（一个3DCNN模型）提取特征，并通过特征连接的方式加以融合输入到支持向量机（SVM）分类器来提高识别性能。该方法在ChalearnLAP独立手势数据集（IsoGD）的验证集上达到了46.70%的准确率。
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