用于鲁棒手臂手势识别的快速实时流水线
计算机视觉与模式识别
2025-09-30 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种基于 OpenPose 关键点估计、关键点归一化和循环神经网络分类器的动态手臂手势识别实时流水线。本文为该流水线提出了 1 x 1 归一化方案和两种特征表示（基于坐标和基于角度）。此外，还通过使用人工旋转的训练数据，引入了一种提高对摄像机角度变化鲁棒性的有效方法。在自定义交通控制手势数据集上的实验表明，该方法在不同视角和速度下均具有高准确率。最后，还提出了一种计算手臂信号速度（如有必要）的方法。
引用
@article{arxiv.2509.25042,
title = {Fast Real-Time Pipeline for Robust Arm Gesture Recognition},
author = {Milán Zsolt Bagladi and László Gulyás and Gergő Szalay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.25042},
year = {2025}
}