融合双流三维卷积和注意力机制的动态手势识别

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：likemagicliyong

【摘要】

：

得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构,为了提高模型的收敛速度和稳定性,使用了批量归一化(BN)技术优化网络,使优化后网络的训练时间缩短。同时与多种双流3D卷积方法在

【作者】

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王粉花张强黄超张苒

【机构】

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北京科技大学自动化学院,北京科技大学人工智能研究院,北京市工业波谱成像工程中心

【出处】

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电子与信息学报

【发表日期】

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2021年05期

【关键词】

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动态手势识别深度学习双流3维卷积神经网络注意力机制 BN层

【基金项目】

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国家重点研发计划重点专项(2017YFB1400101-01),北京科技大学中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-BD-19-002A)。

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