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基于双通道混合3D-2D RBM模型的手势识别

来源 :北京工业大学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：xstyx

【摘 要】

：

为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征与3D-2D RBM结合的混合特征表示方法,该方法首先提取Canny-2D HOG表观特征以及光流-2D HOG运动特征,然后基于3D-2D

【作 者】

：

李敬华 淮华瑞 孔德慧 王立春 孙艳丰 

【机 构】

：

北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

【出 处】

：

北京工业大学学报

【发表日期】

：

2019年05期

【关键词】

：

3D-2D受限玻尔兹曼机 梯度直方图 光流 动态手势识别 3D-2D restricted Boltzmann machine (RBM)histogram o 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61402024,61602486),北京市自然科学基金资助项目(4152009),北京市教育委员会科技计划资助项目(KM201710005022).

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为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征与3D-2D RBM结合的混合特征表示方法,该方法首先提取Canny-2D HOG表观特征以及光流-2D HOG运动特征,然后基于3D-2D RBM进一步学习动态手势潜在的高层时空语义特征,提升动态手势的特征描述力.融合手势外观判别和运动判别的

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