智能人机交互中第一视角手势表达的一次性学习分类识别

张鼎豪1李连伟1秦世引2鹿智1

1.北京航空航天大学;

摘要：

在智能人机交互中,以交互人的视角为第一视角的手势表达发挥着重要作用,而面向第一视角的手势识别则成为最重要的技术环节.本文通过深度卷积神经网络的级联组合,研究复杂应用场景中第一视角下的一次性学习手势识别(One-shot learning hand gesture recognition,OSLHGR)算法.考虑到实际应用的便捷性和适用性,运用改进的轻量级SSD(Single shot multibox detector)目标检测网络实现第一视角下手势目标的快速精确检测;进而,以改进的轻量级U-Net网络为主要工具进行复杂背景下手势目标的像素级高效精准分割.在此基础上,以组合式3D深度神经网络为工具,研…展开v

关键词：智能人机交互、第一视角、深度卷积神经网络、目标检测与分割、一次性学习手势识别

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41;TP181;G421

资助基金：国家自然科学基金61731001

在线出版日期：2021-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：1284-1301