超远距离动态手势识别以实现有效的人机交互
机器人学
2024-08-01 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文提出了一种新颖的超远距离手势识别方法，解决了远距离下人机交互（HRI）的挑战。通过利用视频数据中的人类手势，我们提出了时间-时空融合网络（TSFN）模型，该模型超越了现有方法的局限性，使机器人能够从远距离理解手势。在服务机器人、搜索救援行动和基于无人机的交互等应用中，我们的方法增强了广阔环境中的人机交互。实验验证表明，在手势识别准确性方面取得了显著进步，特别是在长时间手势序列中。
引用
@article{arxiv.2407.21374,
title = {Dynamic Gesture Recognition in Ultra-Range Distance for Effective Human-Robot Interaction},
author = {Eran Bamani Beeri and Eden Nissinman and Avishai Sintov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.21374},
year = {2024}
}