典型文献
基于HR-MANO的手姿态动作识别算法研究
文献摘要：
利用改进的端到端学习目标检测算法对普通摄像头拍摄的RGB视频图像中的手部目标进行检测.在检测时将特征映射函数重新定义,使其满足特征图谱具有高分辨率并且将图像转为特征图谱的卷积层足够深的条件,使用交叉熵损失作为分类损失函数.利用HR-MANO对手部姿态动作进行3D估计和识别,将手部的标准mesh由一个平均mesh替代,在MANO算法模型之前增加了HRNet和ResNet网络.实验在FreiHAND数据集上进行,结果表明算法模型优于其他方法,能够对手姿态动作进行有效识别.
文献关键词：
手姿态动作;HR-MANO;识别算法
中图分类号：
作者姓名：
张睿敏;杜叔强;刘博宇
作者机构：
兰州工业学院 计算机与人工智能学院,甘肃 兰州730050;西安科技大学 计算机科学与技术学院,陕西 西安710054
文献出处：
引用格式：
[1]张睿敏;杜叔强;刘博宇-.基于HR-MANO的手姿态动作识别算法研究)[J].陕西理工大学学报（自然科学版）,2022(06):38-44,51
A类：
手姿态动作,FreiHAND
B类：
MANO,动作识别,识别算法,算法研究,端到端,学习目标,目标检测算法,摄像头,RGB,视频图像,特征映射,映射函数,数重,重新定义,特征图谱,卷积层,交叉熵损失,损失函数,手部姿态,mesh,算法模型,HRNet,ResNet,其他方法
AB值：
0.348432
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