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傳統(tǒng)2D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于視頻連續(xù)幀圖像的特征提取容易丟失目標(biāo)時(shí)間軸上的運(yùn)動(dòng)信息，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確度較低。為此，提出一種基于多列深度3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D CNN）的手勢(shì)識(shí)別方法。采用3D卷積核對(duì)連續(xù)幀圖像進(jìn)行卷積操作，提取目標(biāo)的時(shí)間和空間特征捕捉運(yùn)動(dòng)信息。為避免因單組3D CNN特征提取不充分而導(dǎo)致的誤分類(lèi)，訓(xùn)練多組具有較強(qiáng)分類(lèi)能力的3D CNN結(jié)構(gòu)組成多列深度3D CNN，該結(jié)構(gòu)通過(guò)對(duì)多組3D CNN的輸出結(jié)果進(jìn)行權(quán)衡，將權(quán)重最大的類(lèi)別判定為最終的輸出結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將多列深度3D CNN應(yīng)用于CHGDs數(shù)據(jù)集上進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別，識(shí)別率達(dá)到95. Og%，與單組3D CNN及傳統(tǒng)2D CNN相比分別提高近7%，20%，對(duì)連續(xù)圖像目標(biāo)識(shí)別具有較好的識(shí)別能力。
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