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| 稿件标题： | 基于序列特征的2DCNN的动态手势识别 |
| 稿件作者： | 李振宇，张立民，邓向阳，王彦哲 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 深度学习；动态手势识别；2D卷积神经网络；3D卷积神经网络；长短期记忆网络 |
| 文章摘要： | 为了兼顾识别准确度和运行速度，改进了2D卷积神经网络提取多帧特征并使用长短期记忆网络进行处理特征序列，使用Softmax分类器输出分类结果；实验结果表明：基于序列特征的2D CNN网络在CHGDs数据集上的识别准确率达86.97%，比CNN卷积神经网络提高了11.99%，与3D CNN性能基本相当的同时，速度是3D CNN的6.98倍。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金重大研究计划资助项目（91538201）; 泰山学者工程专项经费资助项目（TS201511020） |
| 引用本文格式： | 李振宇，张立民，邓向阳，等.基于序列特征的2D CNN的动态手势识别［J］.兵器装备工程学报，2019,40(2):141-146. LI Zhenyu, ZHANG Liming, DENG Xiangyang, et al.Dynamic Desture Recognition Based on Sequence Feature 2D CNN［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(2):141-146. |
| 刊期名称： | 2019年02期 |
| 出版时间： | 2019年2月 |
| 上线时间： | 2019年2月28日 |
| 浏览次数： | 2692 |
| 下载次数： | 1187 |
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