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Dynamic Hand Gesture Recognition Based on short-term sampling Neural Networks

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2021年第1期8卷 110-120页

作者： Wenjin Zhang Jiacun Wang Fangping Lan the Department of Computer Science and Software Engineering Monmouth UniversityNew Jersey 07740 USA

Hand gestures are a natural way for human-robot *** based dynamic hand gesture recognition has become a hot research topic due to its various *** paper presents a novel deep learning network for hand gesture *** network integrates several well-proved modules together to learn both short-term and long-term features from video inputs and meanwhile avoid intensive *** learn short-term features,each video input is segmented into a fixed number of frame groups.A frame is randomly selected from each group and represented as an RGB image as well as an optical flow *** two entities are fused and fed into a convolutional neural network(Conv Net)for feature *** Conv Nets for all groups share *** learn longterm features,outputs from all Conv Nets are fed into a long short-term memory(LSTM)network,by which a final classification result is *** new model has been tested with two popular hand gesture datasets,namely the Jester dataset and Nvidia *** with other models,our model produced very competitive *** robustness of the new model has also been proved with an augmented dataset with enhanced diversity of hand gestures.

关键词： Convolutional neural network(ConvNet) hand gesture recognition long short-term memory(LSTM)network short-term sampling transfer learning

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