文档名：一种基于特征位移的手势识别方法
摘要：针对卷积操作受到遍历规则的限制,只能提取单个骨骼节点的特征信息,不能对相邻节点之间的有效特征信息进行融合,导致表达能力有限的问题,提出了一种基于特征位移模块的手势识别神经网络.该网络采用常规时空图卷积神经网络的架构,并将常规时空卷积模块替换为特征位移模块,实现相邻节点特征信息之间的融合.利用特征位移模块对位移信道进行重新排序,实现提取骨骼节点的全局化特征信息,进一步完成对手势信息的高效准确分类.并在公开数据集DHG-14/28和FPHA上验证该特征位移模块,在14类、28类和FPHA手势数据集的分类准确度分别达到了95.11%、93.01%和92.67%.实验结果表明,该网络模型能够更好更有效的挖掘全局特征信息,在常见的手势识别数据集上达到了优秀的性能.
Abstract：Theconvolutionaloperationisconstrainedbytraversalrules,limitingtheextractionoffeatureinformationfromindividualskeletalnodesandpreventingeffectivefusionoffeatureinformationbetweenadjacentnodes,resultinginlimitedexpressivepower.Inresponsetothisissue,agesturerecognitionneuralnetworkbasedonaFeatureDisplacementModuleisproposed.ThisnetworkadoptsthearchitectureofconventionalspatiotemporalgraphconvolutionalneuralnetworksandreplacestheconventionalspatiotemporalconvolutionmodulewiththeFeatureDisplacementModuletoachievefusionoffeatureinformationbetweenadjacentnodes.ByreorderingthedisplacementchannelsthroughtheFeatureDisplacementModule,globalfeatureinformationofskeletalnodesisextracted,furtherenablingefficientandaccurateclassificationofgestureinformation.TheFeatureDisplacementModuleisvalidatedonthepublicdatasetDHG-14/28andFPHA,achievingclassificationaccuraciesof95.11%,93.01%and92.67%for14-class,28-classandFPHAgesturedatasets.Theexperimentalresultsdemonstratethatthisnetworkmodelcanbetterandmoreeffectivelymineglobalfeatureinformation,achievingexcellentperformanceoncommongesturerecognitiondatasets.
作者：刘翔 刘新妹 李传坤 张晋钊Author：LiuXiang LiuXinmei LiChuankun ZhangJinzhao
作者单位：中北大学信息探测与处理山西省重点实验室太原030051;中北大学省部共建动态测试技术国家重点实验室太原030051
刊名：电子测量技术 ISTICPKU
Journal：ElectronicMeasurementTechnology
年，卷(期)：2024, 47(8)
分类号：TP391TN99
关键词：手势识别 卷积神经网络 特征位移 图卷积神经网络 深度学习
Keywords：gesturerecognition convolutionalneuralnetwork featureshift graphconvolutionalnetworks deeplearning
机标分类号：TP391.41TN925.93P618.130.8
在线出版日期：2024年7月16日
基金项目：山西省回国留学人员科研项目，山西省重点研发项目一种基于特征位移的手势识别方法[
期刊论文] 电子测量技术--2024, 47(8)刘翔 刘新妹 李传坤 张晋钊针对卷积操作受到遍历规则的限制,只能提取单个骨骼节点的特征信息,不能对相邻节点之间的有效特征信息进行融合,导致表达能力有限的问题,提出了一种基于特征位移模块的手势识别神经网络.该网络采用常规时空图卷积神经网...参考文献和引证文献
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