基于注意力机制和特征融合的手势识别方法.pptx
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基于注意力机制和特征融合的手势识别方法.pptx
汇报人:CONTENTS添加章节标题注意力机制在手势识别中的应用注意力机制原理注意力机制在手势识别中的重要性注意力机制的实现方式注意力机制在手势识别中的效果评估特征融合在手势识别中的作用特征融合的基本概念特征融合的方法和策略特征融合在手势识别中的具体应用特征融合在手势识别中的效果评估基于注意力机制和特征融合的手势识别方法实现数据预处理特征提取注意力机制模型构建特征融合模型构建模型训练与优化实验结果与分析实验数据集介绍实验设置与参数调整实验结果展示结果分析与其他方法的比较结论与展望研究结论总结当前研究的不足
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基于特征融合与深度学习的手势识别方法研究摘要:随着人机交互技术的快速发展,手势识别作为一种自然、直观、非接触式的交互方式,受到了广泛关注。然而,由于手势的多样性和复杂性,手势识别仍然面临着困难。因此,本论文提出了一种基于特征融合与深度学习的手势识别方法,通过将传统的特征提取与深度学习相结合,提高了手势识别的准确率和鲁棒性。首先,利用传统的特征提取方法提取手势的空间特征和时间特征。然后,通过特征融合的方法将两类特征进行整合。最后,利用深度学习方法进行手势识别的训练和测试。实验结果表明,本方法相比传统的手势识
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本发明公开了基于改进注意力机制的并行时空特征选择的手势识别方法,包括获取输入手势视频,提取预设数量帧的视频片段作为输入数据集;搭建手势识别模型并对模型进行训练,手势识别模型的架构包括依次连接的第一3D卷积模块、三个RPCNet模块、第二3D卷积模块、3D池化模块以及分类模块;将输入数据集输入至第一3D卷积模块以降低输入数据集的维度,将降维后的特征依次输入至三个RPCNet模块中的第一个、第二个、第三个RPCNet模块并行学习手势的长短期时空特征,再通过第二3D卷积模块,得到最终的时空融合特征,通过3D池化
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一种基于注意力和多尺度特征融合的表情识别方法.pdf
本发明属于计算机视觉技术领域,公开了一种基于注意力和多尺度特征融合的表情识别方法,采用fer2013人脸表情数据集,分为训练集、测试集和验证集;构建多尺度特征提取层,加入不同膨胀率的空洞卷积,提取人脸表情图像的尺度信息特征,并进行融合;采用通道注意力机制模块;设计残差模块,将单元的输入直接与单元输出加在一起再进行激活;以ResNet为框架,用构建出的多尺度模块搭建网络;将训练集输入到最终的网络结构中,采用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练,并将测试集输入到训练好的网络结构中,得到表情分类结果。本发