基于改进型多维卷积神经网络的微动手势识别方法1
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2022-08-04
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第 !! 卷"第 # 期 "
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计 算 机 工 程
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!多媒体技术及应用!
文章编号" !"""#$%&'#&"!'$"(#"&% $ #"O ) ) ) 文献标志码" *) ) ) 中 图 分 类 号 " +,$($
基金项目"重庆市基础与前沿研究计划项目! 8H*8$%&+K8>K;!%%+$" #重 庆 邮 电 大 学 博 士 启 动 基 金 ! ;$%&$6++ " #重 庆 邮 电 大 学 青 年 科 学 研
究项目! ;$%&+6+&" $
作者简介"李玲霞!&#*(%" &女&副教授&主研方向为手势识别'深度学习'宽度无线接入技术#王 " 羽 '吴 金 君 '王沙沙&硕士研究生$
收稿日期"$%&*6%*6$* " " 修 回 日 期 "$%&* 6%# 6&& " " /#0123"#0#J, 87)(*$+B)$8.
基于改进型多维卷积神经网络的微动手势识别方法
李玲霞!王"羽!吴金君! 王沙沙
! 重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室&重庆 !%%%()"
摘"要" 传统二维卷积神经网络因遗漏时间维度信息导致不能 识 别微动 手 势$ 为此&提出 一种基 于 视频流的微动
手势识别方法$ 对输入视频流进行简单预处理&利 用 改 进 型 多 维 卷 积 神 经 网 络 提 取 手 势 的 时 空 特 征&融合多传 感
器信息并通过支持向量机实现微动手势识别$ 实 验 结 果 表 明&该 方 法 对 手 势 的 背 景 和 光 照 都 具 有 较 好 的 鲁 棒 性&
且针对各类动态手势数据集能达到 '*! 以上的识别准确率$
关键词" 计算机视觉#手势识别#二维卷积神经网络#多维卷积神经网络#支持向量机#鲁棒性
中文引用格式"李玲霞&王"羽&吴金君&等$基于改进型 多 维 卷 积 神 经 网 络 的 微 动 手 势 识 别 方 法 ( 9) $计 算 机 工 程&
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英文引用格式"PFP0./J0?& V;%4 <)& VG 90.K).& +*?#$308,"6'"*0". =?.B /+H*),+,+8"/.0*0". '+*="B 2?H+B ".
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JKL*&% $&#(*' NK$0HH.$&%%%6+!$ ' $%%!'&+ '
")概述
计算机 的 普 及 使 得 人 机 交 互 方 式 得 以 迅 速 发
展$ 手势作为 一 种 最 直 接'最方 便 的 人 机 交 互 方 式
受到了越来越多的关注并在各种现实 场景中发 挥 了
重要作用&如 体 感 游 戏'辅 助 汽 车 控 制 系 统'手 语 识
别和个人可穿 戴 系 统 等$ 手 势 在 时 空 的 不 确 定 性'
多样性和相似性以及照明条件等的影 响都是手 势 识
别过程中需要考虑的重要方面
$
目前&比较典型 的 手 势 识 别 方 法 主 要 有 隐 马 尔
可夫模型! 50BB+. 3?,E"C 3"B+#&533"
(&)
'模 板 匹
配
($)
和神经 网 络
(+)
等$ 其 中& 533 的 手 势 识 别 方
法能够有效利用手势信号的时序信息 来解决微 动 手
势识别问题&但 是 该 模 型 需 要 计 算 大 量 的 状 态 概 率
密度&计算量大且识别速度缓慢&不能很 好地满足 当
前应用的需要$ 基于模板匹配的手势识 别方法将 手
势的轮廓和边缘信息等几何特性作为 特征建立 手 势
模板&并通过各种模板匹配算法实现手 势识别&具有
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