Abstract-This paper tar upp problemet med kontinuerlig gest erkännande från sekvenser av djupkartor med Convolutional Neural Networks (ConvNets). Den föreslagna metoden först segmenterar enskilda gester från en djupsekvens baserad på kvantitet rörelse (QOM). För varje segmenterad gest, en förbättrad Djup Motion Map (IDMM), som omvandlar djupsekvensen till en bild, konstrueras och matas till en ConvNet för erkännande. IDMM kodar effektivt både rumslig och tidsmässig information och gör det möjligt att finjustera med befintliga ConvNet modeller för klassificering utan att införa miljontals parametrar för att lära. Den föreslagna metoden utvärderas på den storskaliga kontinuerliga Gesture Erkännande av ChaLearn Titta på människor (LAP) utmaning 2016. Det uppnådde prestanda på 0.2655 (Mean Jaccard Index) och rankad 3 rd plats i denna utmaning.
I Ref, CNN användes för att uppnå storskalig kontinuerlig gest erkännande.
Large-scale Continuous Gesture Recognition Using Convolutional Neural Networks
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}