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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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检索条件"主题词=Variance of Optical FlowRGB-D Data"

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排序：

One-shot Learning Gesture Recognition based on Improved 3d SMoSIFT Feature descriptor from RGB-d Videos

One-shot Learning Gesture Recognition based on Improved 3D S...

引用

第27届中国控制与决策会议

作者： Jia Lin Xiaogang Ruan Naigong Yu Ruoyan Wei Electronic Information & Control Engineering College Beijing University of Technology Department of Computing Science University of AlbertaEdmonton T6G 2R3Canada

ISBN: (纸本)9781479970186

To satisfy the distinctive feature extraction requirement of one-shot learning gesture recognition for mobile robot control,a improved three-dimensional local sparse motion scale invariant feature transform(3d SMoSIFT) feature descriptor is proposed,which fuses RGB-d ***,gray pyramid,depth pyramid and optical flow pyramids are built as scale space for each gray frame(converted from RGB frame) and depth *** interest regions are extracted according the variance of optical flow,and variance is calculated in horizontal and vertical ***,corners are just extracted in each interest region as interest points,and then the information of gray and depth optical flow is simultaneously used to detect robust keypoints around the motion pattern in the scale ***,SIFT descriptors are calculated on 3d gradient space and 3d motion *** improved feature descriptor has been evaluated under a bag of feature model on one-shot learning Chalearn Gesture *** demonstrate that the proposed method distinctly improves the accuracy of gesture *** results also show that the improved 3d SMoSIFT feature descriptor surpasses other spatiotemporal feature descriptors and is comparable to the state-of-the-art approaches.

关键词： Three dimensional Sparse Motion Scale-invariant Feature Transiorm(3d SMoSlFT) One-shot Learning Gesture Recognition variance of optical flowrgb-d data

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