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J-GLOBAL ID：202202262954259019   整理番号：22A0287450

多特徴融合ベースハンドジェスチャセンシングと認識システム【JST・京大機械翻訳】

Multifeature Fusion-Based Hand Gesture Sensing and Recognition System

著者 (6件)： Wang Yong (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Shu Yuhong (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Jia Xiuqian (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Zhou Mu (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Xie Liangbo (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Guo Lei (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.3507005.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： レーダセンシング技術の開発により,手のジェスチャセンシングと認識は,多くの注目を集めている。本レターは,短範囲ハンドジェスチャセンシングと認識を達成するために,周波数変調連続波(FMCW)レーダを採用した。特に,手ジェスチャの範囲,ドップラー,および角度パラメータを高速Fourier変換(FFT)と多重信号分類(MUSIC)アルゴリズムによってそれぞれ測定する。重み係数を用いた増強(AU)アルゴリズムと組み合わせた混合(MP)アルゴリズムを適用して,手のジェスチャーデータを拡張した。次に,相補的多次元特徴融合ネットワークベースのハンドジェスチャ認識(CMFF-HGR)を設計して,特徴を抽出して,HGRを達成した。最後に,一連の実験を行い,提案した方法の有効性を検証し,その結果は,認識精度が低い計算複雑性を有する既存の代替案より高いことを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *レーダ ,  計算量 ,  高次元 ,  有効性 ,  高速Fourier変換 ,  MUSICアルゴリズム
準シソーラス用語： *身振り ,  MUSIC ,  認識精度 ,  ハンドジェスチャー認識 ,  *特徴融合 , 【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 (1件)： 特徴融合