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J-GLOBAL ID：201802215466471861   整理番号：18A1045299

マイクロジェスチャー認識のための注意ベースの残留ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Attention Based Residual Network for Micro-Gesture Recognition

著者 (3件)： Peng Min ,  Wang Chongyang ,  Chen Tong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FG  ページ： 790-794  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 指のマイクロジェスチャ認識は,拡張現実(AR)と仮想現実(VR)技術の応用において,人間-コンピュータ相互作用(HCI)の重要な部分になっている。マイクロジェスチャー認識の境界を押すために,研究目的のために新しいホロスコピック3Dミクロ幾何学データベース(HOMg)を確立した。HOMgは画像部分集合とビデオ部分集合を持つ。本論文では,ホロスコピックマイクロジェスチャー認識(HoMGR2018)のための画像部分集合上で達成された結果を実証した。提案した方法は,注意を含む設計で最先端の残留ネットワークを利用した。ネットワークのあらゆるブロックにおいて,注意ブランチを最後の畳込み層の出力に加えた。注意ブランチを設計し,指のマイクロジェスチャーをスポットし,手首と背景から導入された雑音を低減した。HOMgに関する広範な解析により,提案したモデルは検証セットで80.5%,テストセットで82.1%の認識精度を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 部分集合 ,  三次元 ,  バーチャルリアリティ ,  画像 ,  コンピュータ ,  相互作用 ,  幾何学 ,  データベース ,  畳込み ,  拡張現実感 ,  *ネットワーク ,  録画装置 ,  雑音
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *ジェスチャー認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ジェスチャー認識 ,  注意 ,  残留