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基于特征融合的汽车界面手势识别方法( Feature Fusion Based Hand Gesture Recognition Method for Automotive Interfaces )
Q Xu G Qin M Sun J Yan H Jiang Z Zhang
在深度视频上进行手势识别，由于其对光线变化的敏感性较低，而且比其他传统的识别方法更准确，因此是一种很有前途的汽车界面识别方法。然而，视频手势识别仍然是一项具有挑战性的任务，因为手势因素之间的不相关会产生很多干扰。考虑到显示的相关性越强,结果就越准确,因此首先使用一种紧凑高效的神经网络ResNext作为特征提取器,然后采用改进的加权帧统一法提取关键帧样本,最后在对静态数据进行特征嵌入分支(FEB)后,采用判别相关分析(DCA)对静态数据和动态数据进行特征融合。本文使用的是基于深度的手势识别数据库(DGRD)的公共数据集，但是数据集较小，类分布很大程度上是不平衡的，我们发现ResNext虽然在训练数据充足的情况下取得了很好的效果，但是在不平衡的情况下性能下降很严重。为了克服有限数据集的缺点，提出了一种结合softmax损失和dice损失的特殊损失函数方案。通过与其它现有方法的性能比较，表明该方法更适合于手势识别，并可广泛应用于汽车界面。
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