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為增強(qiáng)時間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCNs）在時間特征提取方面的能力，提岀一種基于三維密集卷積網(wǎng)絡(luò)與改進(jìn)TCNs的多模態(tài)手勢識別方法。通過時空特征表示方法將手勢視頻分析任務(wù)分為空間分析和時間分析兩部分。在空間分析中采用三維 Densenets學(xué)習(xí)短期的時空特征，在時間分析中使用TCNs提取時間特征。在此基礎(chǔ)上引入注意力機(jī)制，使用時域維度的壓縮-激勵網(wǎng)絡(luò)調(diào)整每個TCNs層特征在時間維度上的權(quán)值比重。分別在ⅤIVA和NV Gesture兩個動態(tài)手勢數(shù)據(jù)集上對該方法進(jìn)行評價，實驗結(jié)果表明，該方法在ⅤⅣVA數(shù)據(jù)集上的正確率為91.54%，在 Gesture數(shù)據(jù)集上的正確率為86.37%，且與最新的MTUT方法水平相近。
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