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#365
summarized by : GOTO Keita
どんな論文か?
スケルトンからCNNを用いて抽出した特徴量を基に多様体学習使って手のジェスチャー認識を行う。CNNから得た特徴量を時間方向と空間方向で別々に正定値行列を求め、ユークリッド空間上のベクトルに戻してからサポートベクターマシンによる分類を行う。
新規性
多様体学習による次元削除。手の関節データを2Dのグリットで表し、通常のCNNの用いている。
結果
Dynamic Hand GestureとFirst-Person Hand Actionで実験しSOTA。時間方向と空間方向の両方を用いた場合の方が精度が高いことを確認。
その他(なぜ通ったか?等)
他の研究と比べて実験こそ少ないものの、理論的でちゃんとした精度が出せている。
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