AAAIFeb, 2021

基于重新构建的三维网络与区域注意力机制的 RGB-D 手势识别

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TL;DR本文使用神经结构搜索技术，并结合自适应的网络结构及局部注意力，提出了一种针对手势识别的 RAAR3DNet 方法，该方法有效地提取了手臂区域以及运动信息，并在两个大型 RGB-D 手势数据集上超越了现有技术。
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发现论文，激发创造
  • 搜索多速率和多模态时域增强网络进行手势识别

    本文提出了一种基于神经结构搜索的方法来进行 RGB-D 手势识别，该方法包括增强临时表示和优化多采样速率分支与侧向连接，实现了 RGB 和深度模态间和它们的时间动态之间关系的全面探究，并且在三个基准数据集上进行的全面实验证明了其在单 / 多模态设置下的最先进表现。

    Aug, 2020

  • 基于姿态注意力的手势人体动作识别

    本研究提出一种基于时空注意力机制的人体动作识别方法，采用外部信息（人的姿态）提取注意力分布，采用 RNN 实现注意力的递归处理，以实现自动关注动作中最活跃的手部，并检测最具区分度的动作要素，并在 NTU-RGB + D 数据集上获得最先进的结果。

    Dec, 2017

  • 基于姿态的手势识别的双流神经网络

    本研究提出了基于自注意力图卷积网络和 RBI-IndRNN 的双流神经网络，用于提取短期和长期时间信息，以实现手势识别。在 Dynamic Hand Gesture 数据集和 First-Person Hand Action 数据集上验证了其有效性，并取得了最新的性能。

    Jan, 2021

  • HGR-Net：一种用于手势分割和识别的融合网络

    HGR-Net 是一个使用两个 CNN 阶段的手势识别模型。第一阶段执行精确的语义分割以确定手部区域，第二阶段在深度表示的融合分类之前识别手势。通过在公共数据集上进行的大量实验，该模型在静态手势的分割和识别方面几乎达到了与最先进性能相当的效果。

    Jun, 2018

  • 针对人类动作识别的姿态条件的时空关注

    通过利用多模态视频数据，并提出使用两种方法来识别人类行为，包括使用卷积模型处理姿势流，由可调节关注机制控制图片流，最后经过 LSTM 神经网络对不同姿态下的处理进行特征提取，能够在多数据集上大幅度的提高人类行为识别的效果。

    Mar, 2017

  • 基于运动特征增强循环神经网络的基于骨架的动态手势识别

    本文提出了一种基于骨架的动态手势识别新运动特征增强的循环神经网络，该算法通过双向循环神经网络将动作特征与骨架序列结合起来，从而在识别手势时提高了准确性。

    Aug, 2017

  • 外观为基础的凝视估计的架构和感受野研究

    通过调整 ResNet 结构的几个简单参数，我们在三个常用数据集上实现了目光估计任务的最先进性能，其中 ETH-XGaze 上的误差为 3.64，MPIIFaceGaze 上的误差为 4.50，Gaze360 上的误差为 9.13。

    Aug, 2023

  • 可重构卷积神经网络实现的三维人体活动识别

    本文提出了一种基于 RGB-D 视频的自动活动识别的深度模型，使用 3D 卷积和最大池化算子，结合激活函数以及学习出活动的时间结构，该模型可以直接作用在原始输入上进行活动分类，而且还允许动态调整模型结构以适应人类活动的时间变化，并在挑战性场景下验证了该方法的优越性，同时还给出了一个大型的 RGB-D 视频人类活动数据库。

    Jan, 2015

  • 单目 RGB 相机空间下的三维手部网格恢复

    利用虚拟现实、增强现实和手势控制等技术的快速发展，用户期望与计算机界面的交互更加自然和直观。本研究提出了一种网络模型，可从单目 RGB 图像中恢复相机空间中的 3D 手部网格，以实现准确和可靠的绝对空间预测。通过在大规模手部数据集 FreiHAND 上的评估，我们证明了我们提出的模型与最先进的模型具有可比性，为各种人机交互应用中的准确可靠的绝对空间预测技术的发展做出了贡献。

    May, 2024

  • 深度循环空间感知网络在人群计数中的应用

    本文提出了一种利用神经网络及空间变换模型解决人流量不规则变化问题的方法，在 4 个数据集上实验得到了 12%-22.8% 的改进。

    Jul, 2018