融合注意力与时域多尺度卷积的手势识别算法
Gesture recognition algorithm combining attention and time-domain multiscale convolution
江南大学 江苏省模式识别与计算智能工程实验室, 江苏 无锡 214122
摘要
针对基于深度学习的动态手势识别方法网络规模庞大、提取的时空特征尺度单一、有效特征的提取能力不足等问题,提出了一种深度网络框架。首先,使用时域多尺度信息融合的时空卷积模块改进3D残差网络结构,大幅度缩小网络规模,获得多种尺度的时空感受野特征;其次,引入一种全局信息同步的时空特征通道注意力机制,使用极少量参数构建特征图通道之间的全局依赖关系,使模型更加高效地获取动态手势的关键特征。在自建手势数据集SHC和公开手势数据集SKIG上的实验结果显示,提出的手势识别方法参数量更少且多尺度时空特征提取能力强,识别率高于目前的主流算法。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2017YFC1601800)
国家自然科学基金资助项目(61672263)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0620
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2196-2202
文章编号: 1001-3695(2022)07-045-2196-07
发布历史
[2022-01-18] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
毛力, 张艺楠, 孙俊. 融合注意力与时域多尺度卷积的手势识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2196-2202. (Mao Li, Zhang Yinan, Sun Jun. Gesture recognition algorithm combining attention and time-domain multiscale convolution [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2196-2202. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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