基于神经网络空时特征提取的动态手势识别

• 作者: 林智伟 朱文章 陈浩
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 关键词: 卷积神经网络 长短期记忆网络 动态手势识别 空时特征提取 在线数据增强
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理|IMAGE PROCESSING
• 页码范围: 41-47
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.06.008

摘要

针对现有的动态手势识别3D卷积方法计算参数量大和对2D卷积长时间序列的空时特征难以提取的问题,提出一种基于2D卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的提取时空域特征的动态手势识别方法.首先基于2D卷积神经网络提取空域特征,再通过长短期记忆网络进行序列图像时序上的相互关联提取时间维度上的信息.为验证算法的有效性,使用自采集的7种动态手势动作和IsoGD公开数据集对本文所提算法进行验证.实验结果表明,在线增强算法下实验在自采集的动态手势集上的识别率达到87.14％.在IsoGD公开数据集上的识别率达到57.89％,相对于现有的其他方法有所提升.