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基于三维密集卷积网络的多模态手势识别方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.97 MB | 2021-03-21

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为增强时间卷积网络（TCNs）在时间特征提取方面的能力，提岀一种基于三维密集卷积网络与改进TCNs的多模态手势识别方法。通过时空特征表示方法将手势视频分析任务分为空间分析和时间分析两部分。在空间分析中采用三维 Densenets学习短期的时空特征，在时间分析中使用TCNs提取时间特征。在此基础上引入注意力机制，使用时域维度的压缩-激励网络调整每个TCNs层特征在时间维度上的权值比重。分别在ⅤIVA和NV Gesture两个动态手势数据集上对该方法进行评价，实验结果表明，该方法在ⅤⅣVA数据集上的正确率为91.54%，在 Gesture数据集上的正确率为86.37%，且与最新的MTUT方法水平相近。

基于三维密集卷积网络的多模态手势识别方法

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