基于注意力机制和特征融合的手势识别方法

• 作者: 李德旭 王天保 赵卓 逄涛 邹一波 高明柯 黄晨
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 动态手势识别 注意力机制 特征融合 时序建模 双向长短期记忆网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 199-203
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.06.035

摘要

动态手势视频流预处理过程中,随机采样或密集采样存在关键帧丢失或数据冗余的问题,导致特征融合在单个特征的时序建模中,可能丢失重要的时序信息,由此提出基于注意力机制和特征融合的手势识别方法.通过含注意力机制的长短期记忆网络,在时序建模过程中抽取重要数据,有效避免了采样方法的随意性或盲目性;设计具有三层结构的特征融合网络对抽取的RGB特征和深度图像特征进行融合处理,提升了动态手势识别的准确率.实验结果表明引入注意力机制的必要性,验证了特征融合的有效性和该方法的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晨	上海大学计算机工程与科学学院	23	68	4.0	6.0
2	逄涛	中国电子科技集团公司第三十二研究所	3	1	1.0	1.0
3	赵卓	中国电子科技集团公司第三十二研究所	2	0	0.0	0.0
4	高明柯	中国电子科技集团公司第三十二研究所	3	3	1.0	1.0
5	王天保	中国电子科技集团公司第三十二研究所	1	0	0.0	0.0
6	邹一波	上海海洋大学计算机工程与科学学院	3	0	0.0	0.0
7	李德旭	上海大学计算机工程与科学学院	2	3	1.0	1.0