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基于卷积神经网络的连续手势深度检测与识别( Improving Continuous Hand Gesture Detection and Recognition from Depth Using Convolutional Neural Networks )
TH Tran VH Do
手势越来越成为人与机器之间高效直观的交流手段。许多已提出的方法都是为了提高从斑点手势片段中识别的性能，但对于从连续视频流中检测和识别手势，在实际应用中缺乏有效的解决方案。在本文中，我们使用一个简单的CNN检测器来检测候选手势，并使用一个更精确和复杂的CNN分类器来识别手势类别。我们首先部署最近在[5]中提出的一种方法。然而，我们通过调整手势决策的另一个条件来改进该方法，以避免由于检测器性能而导致的检测丢失。改进后的算法与原算法相比，在相同的数据集上，总体准确率从73.9%提高到79.3%。
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