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一种融合注意力机制与3D双流卷积网络的动态头势识别方法
被引量：
1
1
作者
张波涛
朱鑫悦
+1 位作者
谢佳龙
吕强
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1734-1745,共12页
头势能够传递丰富的情绪和意图信息,属于重要的人机交互方式之一。然而,目前基于穿戴式传感器的头势识别方法虽然具有较高的识别率,但缺乏经济性和便捷性,而基于机器视觉的方法普遍存在准确率低、泛化性差、算力成本较高的问题,因此目...
头势能够传递丰富的情绪和意图信息,属于重要的人机交互方式之一。然而,目前基于穿戴式传感器的头势识别方法虽然具有较高的识别率,但缺乏经济性和便捷性,而基于机器视觉的方法普遍存在准确率低、泛化性差、算力成本较高的问题,因此目前的头势识别方法仍难以部署于移动机器人。针对以上问题,提出了一种融合注意力机制与3D双流卷积的动态头势识别方法。该方法从动态头势视频帧中提取RGB信号和光流特征,在注意力机制的启发下,从通道域和空间域进行动作特征提取和增强,从而对关键特征进行准确提取,然后对特征进行融合与分类。实验结果表明,所提方法能够有效提取头势中关键的通道域和空间域信息,可显著提高头势识别的准确率及泛化能力,可在有限算力下实现较高的准确率与实时性。其后,将所提方法应用于助老机器人,在实际示范应用中进行了验证,结果表明本方法适于移动机器人等算力受限的移动机载计算平台。
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关键词
移动机器人
人机交互
注意力机制
动态头势
动作识别
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职称材料
一种基于双流融合3D卷积神经网络的动态头势识别方法
被引量：
10
2
作者
谢佳龙
张波涛
吕强
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1363-1369,共7页
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...
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.
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关键词
深度学习
机器视觉
人机交互
动作识别
动态头势
双流网络
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职称材料
题名
一种融合注意力机制与3D双流卷积网络的动态头势识别方法
被引量：
1
1
作者
张波涛
朱鑫悦
谢佳龙
吕强
机构
杭州电子科技大学自动化学院
山东大学控制科学与工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1734-1745,共12页
基金
浙江省重点研发计划项目(2019C04018)
浙江省自然科学基金重点项目(LZ23F030004)
+1 种基金
浙江省属高校基本科研业务费专项资金(GK229909299001-004)
国家自然科学基金(62073108)。
文摘
头势能够传递丰富的情绪和意图信息,属于重要的人机交互方式之一。然而,目前基于穿戴式传感器的头势识别方法虽然具有较高的识别率,但缺乏经济性和便捷性,而基于机器视觉的方法普遍存在准确率低、泛化性差、算力成本较高的问题,因此目前的头势识别方法仍难以部署于移动机器人。针对以上问题,提出了一种融合注意力机制与3D双流卷积的动态头势识别方法。该方法从动态头势视频帧中提取RGB信号和光流特征,在注意力机制的启发下,从通道域和空间域进行动作特征提取和增强,从而对关键特征进行准确提取,然后对特征进行融合与分类。实验结果表明,所提方法能够有效提取头势中关键的通道域和空间域信息,可显著提高头势识别的准确率及泛化能力,可在有限算力下实现较高的准确率与实时性。其后,将所提方法应用于助老机器人,在实际示范应用中进行了验证,结果表明本方法适于移动机器人等算力受限的移动机载计算平台。
关键词
移动机器人
人机交互
注意力机制
动态头势
动作识别
Keywords
mobile robots
human-robot interaction
attention mechanism
dynamic head gesture
action recognition
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种基于双流融合3D卷积神经网络的动态头势识别方法
被引量：
10
2
作者
谢佳龙
张波涛
吕强
机构
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1363-1369,共7页
基金
浙江省重点研发计划(No.2019C04018)
国家自然科学基金(No.62073108)。
文摘
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.
关键词
深度学习
机器视觉
人机交互
动作识别
动态头势
双流网络
Keywords
deep learning
computer vision
human⁃computer interaction
action recognition
dynamic head gesture
two⁃stream network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
一种融合注意力机制与3D双流卷积网络的动态头势识别方法
张波涛
朱鑫悦
谢佳龙
吕强
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
2
一种基于双流融合3D卷积神经网络的动态头势识别方法
谢佳龙
张波涛
吕强
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
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