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面向骨架手势识别的全局时空可变形网络
1
作者
石东子
林宏辉
+1 位作者
刘一江
张鑫
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期60-66,共7页
基于骨架序列进行手势识别关键在于如何融合时空信息提取可分辨性强的特征。该文提出关键点聚焦模块,通过全局上下文建模和不受限于固定形式的卷积方式,网络可以跨越多帧和不相关的关键点,在全局范围内自适应地聚合与手势动作密切相关...
基于骨架序列进行手势识别关键在于如何融合时空信息提取可分辨性强的特征。该文提出关键点聚焦模块,通过全局上下文建模和不受限于固定形式的卷积方式,网络可以跨越多帧和不相关的关键点,在全局范围内自适应地聚合与手势动作密切相关的关键点信息,提取手势的时空特征。实验表明该方法在ChaLearn2013和SHREC数据集上得到的准确率可以达到94.88%和95.23%,优于现有方法。此外,该方法在处理噪声数据和动态手势方面稳定性更好。
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关键词
手势识别
特征提取
可变形卷积
骨架序列
全局信息
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题名
面向骨架手势识别的全局时空可变形网络
1
作者
石东子
林宏辉
刘一江
张鑫
机构
华南理工大学电子与信息学院
人工智能与数字经济广东省实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期60-66,共7页
基金
中央高校基本科研业务费交叉学科研究项目(2022ZYGXZR104)
广东省数字孪生人重点实验室项目(2022B1212010004)。
文摘
基于骨架序列进行手势识别关键在于如何融合时空信息提取可分辨性强的特征。该文提出关键点聚焦模块,通过全局上下文建模和不受限于固定形式的卷积方式,网络可以跨越多帧和不相关的关键点,在全局范围内自适应地聚合与手势动作密切相关的关键点信息,提取手势的时空特征。实验表明该方法在ChaLearn2013和SHREC数据集上得到的准确率可以达到94.88%和95.23%,优于现有方法。此外,该方法在处理噪声数据和动态手势方面稳定性更好。
关键词
手势识别
特征提取
可变形卷积
骨架序列
全局信息
Keywords
gesture recognition
features extraction
deformable convolution
skeleton sequence
global information
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向骨架手势识别的全局时空可变形网络
石东子
林宏辉
刘一江
张鑫
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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