开罗美国大学提出基于骨架的动态手势识别框架
手势识别(HGR)在现实场景中的实时应用存在着硬件和计算需求的限制。为了解决这些限制,开罗美国大学提出了一种基于骨架的动态HGR框架。该框架将动态手势识别简化为静态图像分类任务,通过数据级融合技术将动态手势的3D骨骼数据编码为静态RGB时空图像。框架利用一个专门的端到端集成调谐器(e2eET)Multi-Stream CNN架构,优化数据表示之间的语义连接,并最大程度地减少计算需求。测试结果表明,该框架在5个基准数据集上显示出与最先进技术相媲美的性能。研究人员强调该框架在虚拟现实/增强现实和环境智能等领域增强实时应用的潜力,为动态手势识别提供了可扩展和高效的解决方案。该框架成功地将动态手势识别任务转换为静态图像分类任务,具有稳健的、轻量级的、实时的特点。研究人员表示进一步的努力应该集中在通过定制的机器学习/深度学习优化方法来提高计算效率,从而提高框架的性能和有效性。