本研究旨在通过引入注意力机制和优化损失函数,实现基于PoseNet模型的手势识别性能的提升。我们选择了MPII Human Pose数据集作为实验平台,该数据集提供了全身姿态估计的信息,通过数据处理将研究焦点集中在手部及其局部特征上,从而实现...本研究旨在通过引入注意力机制和优化损失函数,实现基于PoseNet模型的手势识别性能的提升。我们选择了MPII Human Pose数据集作为实验平台,该数据集提供了全身姿态估计的信息,通过数据处理将研究焦点集中在手部及其局部特征上,从而实现手势识别工作的评估。实验结果显示,在PCK和mAP等评价指标下,改进模型的性能得到了一定的提升;同时,模型在处理复杂环境条件下的稳定性和实时性也得到了增强通过数据分析和实证验证。展开更多
文摘本研究旨在通过引入注意力机制和优化损失函数,实现基于PoseNet模型的手势识别性能的提升。我们选择了MPII Human Pose数据集作为实验平台,该数据集提供了全身姿态估计的信息,通过数据处理将研究焦点集中在手部及其局部特征上,从而实现手势识别工作的评估。实验结果显示,在PCK和mAP等评价指标下,改进模型的性能得到了一定的提升;同时,模型在处理复杂环境条件下的稳定性和实时性也得到了增强通过数据分析和实证验证。
