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為增強(qiáng)時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCNs）在時(shí)間特征提取方面的能力，提岀一種基于三維密集卷積網(wǎng)絡(luò)與改進(jìn)TCNs的多模態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法。通過時(shí)空特征表示方法將手勢(shì)視頻分析任務(wù)分為空間分析和時(shí)間分析兩部分。在空間分析中采用三維 Densenets學(xué)習(xí)短期的時(shí)空特征，在時(shí)間分析中使用TCNs提取時(shí)間特征。在此基礎(chǔ)上引入注意力機(jī)制，使用時(shí)域維度的壓縮-激勵(lì)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整每個(gè)TCNs層特征在時(shí)間維度上的權(quán)值比重。分別在ⅤIVA和NV Gesture兩個(gè)動(dòng)態(tài)手勢(shì)數(shù)據(jù)集上對(duì)該方法進(jìn)行評(píng)價(jià)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在ⅤⅣVA數(shù)據(jù)集上的正確率為91.54%，在 Gesture數(shù)據(jù)集上的正確率為86.37%，且與最新的MTUT方法水平相近。
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