資料介紹
傳統(tǒng)2D卷積神經網絡對于視頻連續(xù)幀圖像的特征提取容易丟失目標時間軸上的運動信息,導致識別準確度較低。為此,提出一種基于多列深度3D卷積神經網絡(3D CNN)的手勢識別方法。采用3D卷積核對連續(xù)幀圖像進行卷積操作,提取目標的時間和空間特征捕捉運動信息。為避免因單組3D CNN特征提取不充分而導致的誤分類,訓練多組具有較強分類能力的3D CNN結構組成多列深度3D CNN,該結構通過對多組3D CNN的輸出結果進行權衡,將權重最大的類別判定為最終的輸出結果。實驗結果表明,將多列深度3D CNN應用于CHGDs數(shù)據(jù)集上進行手勢識別,識別率達到95. Og%,與單組3D CNN及傳統(tǒng)2D CNN相比分別提高近7%,20%,對連續(xù)圖像目標識別具有較好的識別能力。
	
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