基于骨架并通过神经网络学习 SPD 矩阵的手势识别
计算机视觉与模式识别
2019-05-21 v1 人机交互
神经与进化计算
摘要
本文提出一种基于骨架数据并通过神经网络学习 SPD 矩阵的新手势识别方法。我们将手部骨架建模为图，并引入一个用于 SPD 矩阵学习的神经网络，以手部关节的 3D 坐标为输入。所提出的网络基于两个新设计的层，这些层将一组 SPD 矩阵变换为一个 SPD 矩阵。对于手势识别，我们使用从网络中提取的特征训练一个线性 SVM 分类器。在具有挑战性的数据集（来自 SHREC 2017 三维形状检索竞赛的 Dynamic Hand Gesture 数据集）上的实验结果表明，所提出的方法优于当前最优方法。
引用
@article{arxiv.1905.07917,
title = {Skeleton-Based Hand Gesture Recognition by Learning SPD Matrices with Neural Networks},
author = {Xuan Nguyen and Luc Brun and Olivier Lezoray and Sébastien Bougleux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07917},
year = {2019}
}