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J-GLOBAL ID：202102236782255905   整理番号：21A1228961

改良型YOLOV3ネットワークとBayes分類器に基づく手ジェスチャ認識の研究アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Research Approach of Hand Gesture Recognition based on Improved YOLOV3 network and Bayes classifier

著者 (5件)： Yuan Shuai (Shenyang Jianzhu University, China) ,  Han Manfei (Shenyang Jianzhu University, China) ,  Zhang Lili (Shenyang Jianzhu University, China) ,  Lv Jiaqi (Shenyang Jianzhu University, China) ,  Zhang Feng (Shenyan Jianzhu University, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICVIP 2020  ページ： 140-146  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： ジェスチャ認識の研究は,人間-コンピュータ相互作用の調和した発展に密接に関連し,それは重要な研究有意性を持っている。従来のジェスチャ検出アルゴリズムの長い検出時間と低い認識効率の問題に照準を定めて,本論文はYOLOV3ネットワークとBayes分類装置の改良の組合せに基づくジェスチャ認識モデルを提案した。空間変圧器ネットワークを用いて,ジェスチャ情報を処理するためのYOLOV3ネットワークを改善し,特徴情報の深さ抽出を維持しながら,データ脆弱性の問題を解決した。次に,特徴をPCAネットワークとBayes分類器の組合せモデルに入力して,データの次元を減らし,分類精度を改善した。最後に,比較テストは,公開と自作のデータセットを使用して実行して,実験結果は,提案したアルゴリズムがより高い有効性によって検出正確さを改良することができることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  変圧器 ,  *ネットワーク ,  分類装置 ,  有効性 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： *身振り ,  *Bayes分類器 ,  *ジェスチャー認識 ,  脆弱性 ,  分類精度 ,  検出アルゴリズム ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayes分類 ,  深層学習 ,  ジェスチャー認識 ,  空間変圧器ネットワーク

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： Bayes分類器 ,  手 ,  ジェスチャ認識 ,  研究