%0 Journal Article %A 谢佳龙 %A 张波涛 %A 吕强 %T 一种基于双流融合3D卷积神经网络的动态头势识别方法 %D 2021 %R 10.12263/DZXB.20201183 %J 电子学报 %P 1363-1369 %V 49 %N 7 %X

目前基于视觉的动态头势识别算法泛化能力弱、识别率低,头戴式传感器的方法经济性、便携性差.针对以上问题,提出了一种无需头戴设备的动态头势识别算法.这种基于双流融合3D卷积神经网络的方法用头部动作生成稠密光流,并将原始数据和光流数据并行输入构建的动作特征提取器,最后进行特征融合.结果表明所提算法比人工特征提取方法和C3D模型有更高的准确率、更好的泛化能力,在无需头戴传感器的情况下有近似头戴式传感器的识别率.

%U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.12263/DZXB.20201183