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Air-Writing Recognition Based on Fusion Network for Learning Spatial and Temporal Features Reconnaissance d'écriture aérienne basée sur le réseau Fusion pour l'apprentissage des caractéristiques spatiales et temporelles

Buntueng YANA, Takao ONOYE

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Résumé:

Un cadre de fusion entre CNN et RNN est proposé spécifiquement pour la reconnaissance de l'écriture aérienne. En modélisant l'écriture aérienne à l'aide de caractéristiques spatiales et temporelles, le réseau proposé peut apprendre plus d'informations que les techniques existantes. Les performances du réseau proposé sont évaluées à l'aide des ensembles de données alphabétiques et numériques de la base de données publique, à savoir le 6DMG. La précision moyenne du réseau de fusion proposé surpasse les autres techniques, c'est-à-dire que 99.25 % et 99.83 % sont observés respectivement dans le geste alphabétique et le geste numérique. Une structure simplifiée du RNN est également proposée, qui peut atteindre une vitesse environ deux fois supérieure à celle du réseau BLSTM ordinaire. Il est également confirmé que seule la distance entre des points d'échantillonnage consécutifs est suffisante pour atteindre des performances de reconnaissance élevées.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E101-A No.11 pp.1737-1744
Date de publication
2018/11/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E101.A.1737
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Smart Multimedia & Communication Systems)
Catégories
Réseaux de neurones et bio-ingénierie

Auteurs

Buntueng YANA
  Osaka University
Takao ONOYE
  Osaka University

Mots-clés

Table des matières