隨著計(jì)算機(jī)的普及和發(fā)展,人機(jī)交互技術(shù)已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠�。無(wú)需可穿戴設(shè)備的手勢(shì)交互方式因其自然、便捷的操作,已經(jīng)成為一種新興的人機(jī)交互方式,可以廣泛應(yīng)用在游戲制作、醫(yī)療器械操作和多媒體設(shè)備操控等場(chǎng)景中。因此近年來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟,基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)成為了人機(jī)交互中一個(gè)炙手可熱的研究領(lǐng)域。許多研究為了探究準(zhǔn)確性更高的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),單純地從離線測(cè)試的角度進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),加大網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與計(jì)算量,而忽略了在移動(dòng)平臺(tái)部署系統(tǒng)的可行性。此外在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下,如何處理不斷輸入的視頻流,在保證系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的前提下進(jìn)行在線檢測(cè)與識(shí)別也一定程度上加大了手勢(shì)識(shí)別的難度。針對(duì)以上不足和難點(diǎn),本論文以保證系統(tǒng)實(shí)時(shí)性與部署的可行性為前提,構(gòu)建了更加貼近實(shí)際人機(jī)交互場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)手勢(shì)數(shù)據(jù)集101Gesture,設(shè)計(jì)了輕量級(jí)動(dòng)態(tài)手勢(shì)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)以及識(shí)別網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了完整的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)。本論文的主要工作以及創(chuàng)新研究成果如下:1.構(gòu)建了動(dòng)態(tài)手勢(shì)數(shù)據(jù)集101Gesture。針對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別的難點(diǎn)以及現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的不足,本文從實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā),構(gòu)建了更加貼近實(shí)際人機(jī)交互場(chǎng)景,動(dòng)作實(shí)例長(zhǎng)度多樣性更加...

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于傳統(tǒng)技術(shù)的手勢(shì)識(shí)別方法
        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的手勢(shì)識(shí)別方法
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文結(jié)構(gòu)安排
2 手勢(shì)識(shí)別數(shù)據(jù)集
    2.1 公開手勢(shì)數(shù)據(jù)集
    2.2 動(dòng)態(tài)手勢(shì)數(shù)據(jù)集101Gesture
        2.2.1 概述
        2.2.2 數(shù)據(jù)采集及標(biāo)注
        2.2.3 數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)分析
    2.3 本章小結(jié)
3 基于輕量卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別方法
    3.1 引言
    3.2 動(dòng)作檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量化
        3.2.2 動(dòng)作檢測(cè)
        3.2.3 MotionNet
        3.2.4 實(shí)驗(yàn)
    3.3 動(dòng)作分類網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 相關(guān)工作
        3.3.2 ActionNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
4 實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    4.3 實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 歸一化Levenshtein距離
        4.3.2 在線測(cè)試數(shù)據(jù)集101Gesture-Long
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)和展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表成果目錄



本文編號(hào)：3763567