【摘 要】
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随着科学技术的不断发展,人类即将进入元宇宙时代。扩展现实技术作为元宇宙的核心技术之一,其将为用户提供更好的沉浸式交互体验。手势作为人类最为直观的交互方式之一,其在虚拟现实、增强现实等交互式领域中拥有举足轻重的地位。与此同时,手势已经在手语翻译、机器人控制、体感游戏等各类场景中得到了广泛的应用。因而,手势识别不仅具有深远的理论研究意义,还具有重要的现实研究价值。随着低成本深度传感器的出现,更高效的三
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随着科学技术的不断发展,人类即将进入元宇宙时代。扩展现实技术作为元宇宙的核心技术之一,其将为用户提供更好的沉浸式交互体验。手势作为人类最为直观的交互方式之一,其在虚拟现实、增强现实等交互式领域中拥有举足轻重的地位。与此同时,手势已经在手语翻译、机器人控制、体感游戏等各类场景中得到了广泛的应用。因而,手势识别不仅具有深远的理论研究意义,还具有重要的现实研究价值。随着低成本深度传感器的出现,更高效的三维手势骨架数据变得容易获取,这使得基于骨架的动态手势识别逐渐成为当前的研究热点。但是,现有的动态手势识别方法依然面临着一些问题与挑战:（1）当前的模型往往采用单流的网络架构来学习所有的时空特征,这可能会产生次优的性能。（2）手势在不同坐标轴、不同时段的运动强度是不同的,这使得增强关键运动特征变得更加困难。（3）现有的骨架表征方式较为单一,其无法有效地反映时间运动特征与空间结构特征。（4）目前的网络仅依靠高层语义特征来实现手势识别,多尺度特征未能有效地用于提高识别性能。（5）常见的数据集所包含的样本有限,并且这些骨架数据没有被充分利用来学习更具代表性和鲁棒性的特征。为了能够解决上述问题,本文提出了两种有效的框架用来实现基于骨架的动态手势识别。因此,本文的主要工作总结如下:1、本文提出了一个双流的解耦表征学习框架。在时间感知流中,本文采用运动感知模块来增强手势在不同坐标轴上重要的运动特征。与此同时,本文还设计了特征聚合模块来实现多尺度特征的融合。在空间感知流中,本文提出了一种紧致关节编码方式来自适应地选择更具有代表性的关节点。另外,本文还引入了一种全局增强模块来强化关键的全局特征图。2、本文提出了一种有效的解耦提升学习框架。一方面,时间互提升流可以同时捕获帧间运动特征和帧内运动特征,并借助混合注意力模块来提升关键时空特征。另一方面,空间自提升流可以利用有限的数据,通过重构原始骨架图像来促进空间潜在特征的学习,这使得学到的特征具有更好的鲁棒性与代表性。此外,它还借助多尺度融合模块有效地实现了多尺度空间特征的渐进融合。3、本文在三个公开的基于骨架的动态手势识别数据集上进行了相关对比实验。相关的实验结果表明,本文的方法与最先进的方法相比具有较大的竞争力。另外,本文还开发了一款虚拟签名系统,以此来进一步说明手势识别在实际应用中的有效性。
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