我们提出了一种新的框架，将手势检测任务看作多阶段序列标注问题，通过处理时间窗口内的骨骼运动序列，使用 Transformer 编码器学习上下文嵌入，并利用条件随机场进行序列标注。我们在大规模数据集上对我们的方法进行评估，结果表明，我们的方法在检测手势笔划方面明显优于强基准模型。此外，将 Transformer 编码器应用于从运动序列中学习上下文嵌入显著改善了手势单元检测。这些结果突显了我们框架捕捉共话手势阶段微观动态的能力，为更细致和准确的手势检测和分析铺平了道路。

Aug, 2023

利用语音交互技术优化深度学习目标检测中对数据集的标注工作，通过使用语音代替鼠标进行对象类别和边界框的注释，有效提高标注效率，实验表明该方法优于传统标注框架。

May, 2019

本研究旨在对 “野外” 单个说话人的单调发言进行语音输入并生成合理的手臂动作，通过训练无标签视频并将我们的模型与基准方法进行量化比较，证明了我们提出的模型在肢体运动与语音之间的交叉模式翻译方面显着优于基准方法，并且我们发布了一个大型的视频数据集以支持研究。

Jun, 2019

本研究旨在探讨单一特征和混合特征对机器学习模型分类能力的影响，通过提取统计描述符和时空属性两类特征来识别含 18 种动态手势的手语，结果表明混合特征的输入比两类单一特征的输入产生更好的分类效果，对于自动手语识别技术的提高对其实现数字化技术的残疾人群体更有益。

Feb, 2022

本文提出了一种基于实时计算机视觉的手势识别应用程序的自然用户界面工具，该工具使用用户手上的虚拟手套标记作为输入，并采用深度学习模型进行实时手势识别。研究表明，该系统可以在社交互动和康复等实时应用中发挥有效作用。

Jul, 2022

本研究提出了一种层次结构的卷积神经网络架构，通过使用滑动窗口方法，使离线工作的卷积神经网络架构能够高效地在线操作，同时细化了手势检测和分类。该架构达到了 94.04％和 83.82％的离线分类准确率以及可实现良好的在线操作表现。

Jan, 2019

利用生成对抗网络方法训练的人工神经网络对无法识别的手势进行分类，旨在提高手势分类准确率和新手势的识别率。经测试，该方法会导致一些已知手势分类不正确，但这种方式已经可以在训练准确率损失 5% 的代价下取得 95.4% 或 90.2% 的新手势检测率。

Apr, 2023

本研究利用深度学习探索了三种不同的方法来识别手势：基于监督学习的方法、自监督学习方法和基于可视化的技术应用于三维运动骨架数据。实验结果表明，监督学习方法能够准确识别手势，而自监督学习方法在模拟环境中提高了识别准确性，Grad-CAM 可视化结果显示了模型对相关骨骼关节的关注。

Jun, 2024

本文介绍了一个用于大量静态手势和动态手势分类识别的人机交互框架，利用佩戴式传感器进行数据收集，并采用降维和神经网络等处理技术，最终实现了在实时环境下的高准确率手势识别。

Apr, 2023

通过多任务学习技术对手势的进展进行建模，提出了一种能够在视频帧级别上实现早期检测的手势识别框架，能够提供接近于人类准确度的 87.8% 的识别精度和优于现有技术的 4% 的进步，并为 NVIDIA 手势数据集建立了强大的手势本地化基线。

Sep, 2019