| 基于CNN-LSTM混合模型的动态手势识别方法 |
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| 引用本文： | 谷学静,周自朋,郭宇承,李晓刚. 基于CNN-LSTM混合模型的动态手势识别方法[J]. 计算机应用与软件, 2021, 38(11): 205-209. DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2021.11.032 |
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| 作者姓名： | 谷学静 周自朋 郭宇承 李晓刚 |
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| 作者单位： | 华北理工大学电气工程学院 河北唐山063210;冶金工程虚拟仿真实验教学中心 河北唐山063000;冶金工程虚拟仿真实验教学中心 河北唐山063000;河钢集团唐钢公司信息自动化部 河北唐山063000 |
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| 摘 要： | 动态手势识别是手势交互的关键技术,针对动态手势数据的时序性和空间不确定性造成识别困难问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的动态手势序列识别方法.实验采用数据手套采集动态手势数据,对定义的8种动态手势进行测试,平均识别率达到了92.5％.实验表明,与单纯使用LSTM模型或CNN模型对比,所提模型识别率较高,在虚拟现实界面交互任务中用户体验更好.
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| 关 键 词： | 虚拟现实 人机交互 动态手势识别 卷积神经网络 长短期记忆网络 混合模型 |
DYNAMIC GESTURE RECOGNITION METHOD BASED ON CNN-LSTM HYBRID MODEL |
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| Gu Xuejing,Zhou Zipeng,Guo Yucheng,Li Xiaogang. DYNAMIC GESTURE RECOGNITION METHOD BASED ON CNN-LSTM HYBRID MODEL[J]. Computer Applications and Software, 2021, 38(11): 205-209. DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2021.11.032 |
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| Authors: | Gu Xuejing Zhou Zipeng Guo Yucheng Li Xiaogang |
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