Jun, 2024

自主深度自我学习与可视化的自动手势识别

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TL;DR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。
gesture recognitionnon-verbal communicationdeep learningself-supervised learninggrad-cam
发现论文，激发创造
  • 基于迁移学习和深度集成学习的手势识别的两阶段方法

    利用预训练的高性能深度神经网络模型在 HG14 数据集上进行手势识别，通过多个模型的集成学习技术，达到了 98.88% 的准确率，展示了深度集成学习技术在人机交互中的有效性及其在增强现实、虚拟现实和游戏技术等领域的潜在应用。

    Sep, 2023

  • 基于多模态数据的手术手势分割和识别的分层半监督学习框架

    通过使用多模态数据、分层半监督学习框架、基于 Transformer 的网络等方法，该研究提出了一种用于手术姿势分割和手势识别的技术，并在公开可用的 JIGSAWS 数据库上进行了评估，得到了较高的分割和识别准确度。

    Jul, 2023

  • 外科手势分割与分类的深度强化学习

    研究提出了一种基于强化学习的智能代理方法，通过集成深度模型的层次特征和时间一致性，以减少超分割错误，用于手术技能评估和有效的手术培训。

    Jun, 2018

  • 从视频中学习基于语音的 3D 对话手势

    利用 CNN 架构及 GAN 模型自动综合逼真的 3D 虚拟人物之肢体手势，面部表情和语音生成，同时创造出三维身体、手部和面部数据，并利用多模态的 3D 姿态估计技术和训练，实现更加自然流畅的合成动画。

    Feb, 2021

  • 使用深度神经网络对动作捕捉序列进行分类和可视化

    本研究提出了一种基于深度神经网络的姿态识别系统，使用相对关节位置、时间差和规范化运动轨迹等简单但有效的特征对骨架数据进行特征提取，并采用深度自编码器对特征进行可视化，测试结果表明，该深度神经网络能够捕获到比主成分分析更具有区分性的信息，同时在 65 类、超过 2000 个动作序列的公共数据库上取得了 95% 以上的准确率，是目前这类大型数据集的最佳表现。

    Jun, 2013

  • 虚拟手套标记的实时手势识别

    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

  • 使用解剖学特征和迭代学习进行自监督优化的手势估计方法

    研究报告提出了一种自我监督学习框架，结合手势估计和手势识别，用于解决手势识别在复杂场景中的困难，以提高手动组装场景下的活动识别的准确性和鲁棒性。

    Jul, 2023

  • 利用循环神经网络和手势控制器进行手势和旗语识别

    本文基于一种使用手部骨骼的角度作为特征的 RNN 方法，旨在解决手势识别的问题，并在 ASL 数据集和 SHREC 数据集上测试和证明了该方法的有效性和优越性。

    Mar, 2018

  • 增强现实应用中，合成视频生成用于手势识别的鲁棒性提升

    本文介绍了一个能够生成具有标记边界框和指尖的逼真视频的框架，以帮助设计、训练和基准测试增强现实 /virtual reality 应用程序中的手势识别模型，并展示了我们的框架在生成具有不同背景的视频方面的有效性。

    Nov, 2019

  • 深度度量元学习用于鲁棒且可解释的基于肌电的手势识别

    我们提出了一种基于深度度量元学习的肌电图案识别模型，通过使用 Siamese 深度卷积神经网络和对比三元损失来学习能够捕捉不同类别分布的肌电特征嵌入空间，进而采用最近质心方法进行推断，提出了一种有效的基于类近程度的置信度评估器，改善了分类器在主动决策中的精度，从而提高了泛化能力和适用性。

    Apr, 2024