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题名多尺度高分辨率保持特征融合的手势检测
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作者
杨文姬
郑隐馨
梅梦
赵应丁
王映龙
殷华
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机构
江西农业大学软件学院
江西农业大学计算机与信息工程学院
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
江西省商务学校
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第11期176-185,共10页
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基金
江西省自然科学基金青年项目(20212BAB212005)
江西省自然科学基金面上项目(20224BAB202015)
国家自然科学基金项目(61462038)。
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文摘
手势交互是人机交互系统的一个重要组成部分。针对现有SSD(Single Shot MultiBox Detector)网络中不同尺度特征间的独立性,无法充分利用各特征间的关联信息,导致对遮挡和不完整手的检测精度偏低等问题,提出一种改进的SSD算法,通过引进多尺度高分辨率保持特征融合模块,将来自不同层的不同分辨率的特征图进行融合形成新的特征图,其不仅保留了原有特征图的特征信息,还结合了不同层的细节信息和上下文较强的语义信息。利用原有SSD检测方法,生成候选预测框,利用非极大抑制(Non-maximum Suppression)得到最终检测结果。实验结果表明,该方法在EgoHands手势数据集上优于原始SSD方法和其他三种先进方法。
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关键词
手势检测
SSD
多尺度
高分辨保持
特征融合
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Keywords
Hand detection
SSD
Multi-scale
High resolution preservation
Feature fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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