清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

A Convolutional-Transformer based Approach for Dynamic Gesture Recognition of Data Gloves

计算机科学 手势 手势识别 人工智能 特征提取 分类器(UML) 卷积神经网络 模式识别(心理学) 变压器 可穿戴计算机 计算机视觉 有线手套 语音识别 工程类 电压 电气工程 嵌入式系统
作者
Yingzhe Tang,Mingzhang Pan,Hongqi Li,Xinxin Cao
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:73: 1-13
标识
DOI:10.1109/tim.2024.3400361
摘要

Data glove-based dynamic gestures contain rich human motion intentions, which is reliant on the hand body information that comes from multi-individual sensors attached. However, present gesture recognition with such wearable sensor devices tends to depend heavily on the handcrafted features and ignore the critical channel and inter-feature information. To address this problem, a novel convolutional-transformer based recognition architecture termed as the spatial-temporal feature-attention transformer network (STFTnet) is proposed in this study. Specifically, the acquired data from multiple sensors of the data glove are sequentially processed with a spatial-temporal sensor features embedding branch, a transformer encoder block, and the final gesture classifier. A multi-sensor feature attention (MFA) block and an improved depth-separable convolution block of the first branch are developed to effectively extract low-level spatial and local temporal features, while the multi-head self-attention based transformer block further concentrating on capturing the global context information. The gesture classifier is used to achieve the final classification successfully. To evaluate the efficacy of the proposed approach, extensive experiments are conducted on two publicly available datasets of pelvic closed reduction action dataset and UC2017 Hand Gesture Dataset, and one self-built gesture control command dataset. Compared to the other state-of-the-art deep learning-based algorithms, an average accuracy of 95.75%, 100%, 99.72% and recognition time of 10.71ms, 11.92ms, and 11.24ms has been achieved. These results indicate that the proposed network effectively enhances the recognition performance of the dynamic gesture of data gloves, while fulfilling requirements of the further real-time application.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
路过完成签到 ,获得积分10
4秒前
匆匆完成签到 ,获得积分10
5秒前
grace完成签到 ,获得积分10
6秒前
Horizon完成签到 ,获得积分10
9秒前
今后应助ffw采纳,获得10
19秒前
Rita应助adeno采纳,获得10
20秒前
笨笨完成签到 ,获得积分10
21秒前
OliverC完成签到,获得积分10
21秒前
kingcoffee完成签到 ,获得积分10
25秒前
adeno完成签到,获得积分10
26秒前
我睡觉的时候不困完成签到 ,获得积分10
40秒前
45秒前
小苹果发布了新的文献求助10
50秒前
土拨鼠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
平常的三问完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zhuosht完成签到 ,获得积分10
1分钟前
nengzou完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1437594843完成签到 ,获得积分10
1分钟前
liu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
橙汁摇一摇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
虞无声完成签到,获得积分10
1分钟前
zhao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
龙猫爱看书完成签到,获得积分10
1分钟前
研友_Ljqal8完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
发个15分的完成签到 ,获得积分10
2分钟前
badbaby完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
敏感人杰发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
innocence2000完成签到 ,获得积分10
2分钟前
3分钟前
oldchen完成签到 ,获得积分10
3分钟前
violetlishu完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
回首不再是少年完成签到,获得积分0
3分钟前
火星人完成签到 ,获得积分10
3分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976735
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520825
关于积分的说明 11204846
捐赠科研通 3257602
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798771
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806648