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傳統(tǒng)2D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于視頻連續(xù)幀圖像的特征提取容易丟失目標時間軸上的運動信息，導致識別準確度較低。為此，提出一種基于多列深度3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D CNN）的手勢識別方法。采用3D卷積核對連續(xù)幀圖像進行卷積操作，提取目標的時間和空間特征捕捉運動信息。為避免因單組3D CNN特征提取不充分而導致的誤分類，訓練多組具有較強分類能力的3D CNN結(jié)構(gòu)組成多列深度3D CNN，該結(jié)構(gòu)通過對多組3D CNN的輸出結(jié)果進行權(quán)衡，將權(quán)重最大的類別判定為最終的輸出結(jié)果。實驗結(jié)果表明，將多列深度3D CNN應(yīng)用于CHGDs數(shù)據(jù)集上進行手勢識別，識別率達到95. Og%，與單組3D CNN及傳統(tǒng)2D CNN相比分別提高近7%，20%，對連續(xù)圖像目標識別具有較好的識別能力。
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