一种基于SPD流形学习的神经网络用于基于骨骼的手势识别
计算机视觉与模式识别
2019-05-01 v1 机器学习
神经与进化计算
摘要
本文提出一种基于SPD流形学习的新型神经网络，用于基于骨骼的手势识别。给定手部关节位置流，我们的方法分别在空间域和时间域上结合两种聚合过程。我们网络架构的流程包含三个主要阶段。第一阶段基于卷积层以增强所学特征的判别力。第二阶段依赖于用于关节特征空间和时间高斯聚合的不同架构。第三阶段从骨骼数据学习最终的SPD矩阵。针对第三阶段提出了一种新型层，其基于Stiefel流形上随机梯度下降的一个变体。所提网络在两个具有挑战性的数据集上得到验证，并在两个数据集上均展现出最先进的准确率。
引用
@article{arxiv.1904.12970,
title = {A neural network based on SPD manifold learning for skeleton-based hand gesture recognition},
author = {Xuan Son Nguyen and Luc Brun and Olivier Lézoray and Sébastien Bougleux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.12970},
year = {2019}
}
备注
Accepted at CVPR 2019