基于图方法的手势识别文献综述
计算机视觉与模式识别
2022-07-04 v1
摘要
基于骨架的识别系统日益流行，且聚焦于骨架中点或关节的机器学习模型已被证明在计算上高效，并应用于机器人学等诸多领域。追踪点并由此保留空间与时间信息颇为容易，这在抽象所需信息中起着重要作用，使分类成为一项简易任务。在本文中，我们旨在研究这些点，但采用一种云机制，我们将云定义为点的集合。然而，当我们加入时间信息时，可能无法在每一帧中检索某点的坐标，因此与其聚焦于单点，不如利用 k-近邻来检索所讨论点的状态。我们的目标是通过权共享收集此类信息，同时确保从近邻检索信息时不会带入噪声。LSTM 具备长期建模能力，且可承载时空信息。在本文中，我们试图总结基于图的手势识别方法。
引用
@article{arxiv.2207.00329,
title = {Literature on Hand GESTURE Recognition using Graph based methods},
author = {Neha Baranwal and Varun Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00329},
year = {2022}
}