論文の概要: A Two-stream Neural Network for Pose-based Hand Gesture Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08926v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 03:22:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 05:10:34.222872
• Title: A Two-stream Neural Network for Pose-based Hand Gesture Recognition
• Title（参考訳）: Pose-based Hand Gesture Recognitionのための2ストリームニューラルネットワーク
• Authors: Chuankun Li, Shuai Li, Yanbo Gao, Xiang Zhang, Wanqing Li
• Abstract要約: 近年,ポーズに基づくジェスチャー認識が広く研究されている。 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(sagcn)を1ストリームとする2ストリームニューラルネットワークを提案する。 残差接続強化Bi-IndRNNは、時間モデリングのための双方向処理機能を備えたIndRNNを拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.50938160992517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pose based hand gesture recognition has been widely studied in the recent years. Compared with full body action recognition, hand gesture involves joints that are more spatially closely distributed with stronger collaboration. This nature requires a different approach from action recognition to capturing the complex spatial features. Many gesture categories, such as "Grab" and "Pinch", have very similar motion or temporal patterns posing a challenge on temporal processing. To address these challenges, this paper proposes a two-stream neural network with one stream being a self-attention based graph convolutional network (SAGCN) extracting the short-term temporal information and hierarchical spatial information, and the other being a residual-connection enhanced bidirectional Independently Recurrent Neural Network (RBi-IndRNN) for extracting long-term temporal information. The self-attention based graph convolutional network has a dynamic self-attention mechanism to adaptively exploit the relationships of all hand joints in addition to the fixed topology and local feature extraction in the GCN. On the other hand, the residual-connection enhanced Bi-IndRNN extends an IndRNN with the capability of bidirectional processing for temporal modelling. The two streams are fused together for recognition. The Dynamic Hand Gesture dataset and First-Person Hand Action dataset are used to validate its effectiveness, and our method achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,ポーズに基づくジェスチャー認識が広く研究されている。 全身動作認識と比較すると、手の動きはより空間的に密に分布し、より強い協調を伴う関節を伴う。 この性質は、複雑な空間的特徴を捉えるための行動認識とは異なるアプローチを必要とする。 グラブ(grab)やピンチ(pinch)のような多くのジェスチャーカテゴリは、時間処理に挑戦する非常に類似した動きや時間パターンを持っている。 そこで本稿では,短期時間情報と階層的空間情報を抽出するsagcn(self-attention based graph convolutional network)と,長期時間情報を抽出するrbi-indrnn(extrest-connection enhanced bidirectional independent recurrent neural network)の2つのストリームニューラルネットワークを提案する。 自己アテンションに基づくグラフ畳み込みネットワークは、GCNの固定位相と局所特徴抽出に加えて、すべての手関節の関係を適応的に活用する動的自己アテンション機構を有する。 一方、残留接続強化Bi-IndRNNは、時間モデリングのための双方向処理機能を備えたIndRNNを拡張している。 2つのストリームは、認識のために融合されます。 Dynamic Hand Gesture データセットと First-Person Hand Action データセットを用いてその有効性を検証する。
• 全文 参考訳へのリンク

関連論文リスト

• A Spatio-Temporal Multilayer Perceptron for Gesture Recognition [70.34489104710366]
  自律走行車におけるジェスチャー認識のための多層状態重み付きパーセプトロンを提案する。 提案手法の有望な性能を示すため,TCGおよびDrive&Actデータセットの評価を行った。 私たちは、そのリアルタイム能力と安定した実行を示すために、モデルを自動運転車にデプロイします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T08:42:47Z)
• SpatioTemporal Focus for Skeleton-based Action Recognition [66.8571926307011]
  グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は骨格に基づく行動認識において広く採用されている。 近年提案されている骨格に基づく行動認識法の性能は以下の要因によって制限されていると論じる。 近年の注目機構に着想を得て,アクション関連関係情報を取得するためのマルチグラインド・コンテキスト集中モジュール MCF を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T02:45:24Z)
• A Two-Branch Neural Network for Gait Recognition [0.0]
  本稿では,2分岐ニューラルネットワーク(NN)モデルを提案する。 マルチスケールグラフ畳み込みを統合するための完全連結グラフ畳み込み演算子を提案する。 我々は,各GCNブロックからSTC-Attというアテンションモジュールを配置し,空間的,時間的,チャネル的なアテンションを同時に学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T03:21:51Z)
• Joint-bone Fusion Graph Convolutional Network for Semi-supervised Skeleton Action Recognition [65.78703941973183]
  本稿では,CD-JBF-GCNをエンコーダとし,ポーズ予測ヘッドをデコーダとして使用する新しい相関駆動型ジョイントボーン・フュージョングラフ畳み込みネットワークを提案する。 具体的には、CD-JBF-GCは、関節ストリームと骨ストリームの間の運動伝達を探索することができる。 自己教師型トレーニング段階におけるポーズ予測に基づくオートエンコーダにより、未ラベルデータから動作表現を学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T16:03:15Z)
• Learning Multi-Granular Spatio-Temporal Graph Network for Skeleton-based Action Recognition [49.163326827954656]
  骨格に基づく行動分類のための新しい多言語時空間グラフネットワークを提案する。 2つの枝の枝からなるデュアルヘッドグラフネットワークを開発し、少なくとも2つの時間分解能を抽出する。 3つの大規模データセットについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-10T09:25:07Z)
• HAN: An Efficient Hierarchical Self-Attention Network for Skeleton-Based Gesture Recognition [73.64451471862613]
  骨格に基づくジェスチャー認識のための効率的な階層型自己認識ネットワーク(HAN)を提案する。 ジョイント・セルフアテンション・モジュールは指の空間的特徴を捉え、指の自己アテンション・モジュールは手全体の特徴を集約するように設計されている。 実験の結果,3つのジェスチャ認識データセットに対して,計算複雑性がはるかに低い競合的な結果が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T02:15:53Z)
• A Study On the Effects of Pre-processing On Spatio-temporal Action Recognition Using Spiking Neural Networks Trained with STDP [0.0]
  ビデオ分類タスクにおいて,教師なし学習手法で訓練したSNNの行動を研究することが重要である。 本稿では,時間情報を静的な形式に変換し,遅延符号化を用いて視覚情報をスパイクに変換する手法を提案する。 スパイクニューラルネットワークを用いた行動認識における行動の形状と速度の類似性の効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T07:07:48Z)
• Spatial-Temporal Correlation and Topology Learning for Person Re-Identification in Videos [78.45050529204701]
  クロススケール空間時空間相関をモデル化し, 識別的, 堅牢な表現を追求する新しい枠組みを提案する。 CTLはCNNバックボーンとキーポイント推定器を使用して人体から意味的局所的特徴を抽出する。 グローバルな文脈情報と人体の物理的接続の両方を考慮して、多スケールグラフを構築するためのコンテキスト強化トポロジーを探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T14:32:12Z)
• Temporal Graph Modeling for Skeleton-based Action Recognition [25.788239844759246]
  複雑な時間的ダイナミクスを捉えるための時間拡張グラフ畳み込みネットワーク(TE-GCN)を提案する。 構築された時間関係グラフは、意味的に関連する時間的特徴間の接続を明示的に構築する。 2つの大規模データセットで実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T09:02:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。