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Hand Gesture Recognition Using T-CombNET: A New Neural Network Model Reconnaissance des gestes de la main à l'aide de T-CombNET : un nouveau modèle de réseau neuronal

Marcus Vinicius LAMAR, Md. Shoaib BHUIYAN, Akira IWATA

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Résumé:

Cet article présente une nouvelle structure de réseau neuronal, appelée Temporal-CombNET (T-CombNET), dédiée à l'analyse et à la classification des séries chronologiques. Il a été développé à partir d'une structure de réseau neuronal à grande échelle, CombNET-II, conçue pour traiter un vocabulaire très large, tel que la reconnaissance de caractères japonais. Nos modifications spécifiques du modèle CombNET-II original lui permettent d'effectuer une analyse temporelle et d'être utilisé dans un large éventail de systèmes de reconnaissance des mouvements humains. Dans la structure T-CombNET, l'un des paramètres les plus importants à définir est le critère de division spatiale. Dans cet article, nous analysons quelques approches pratiques et présentons un critère basé sur la mesure de distance interclasse. Les performances de T-CombNET sont analysées en appliquant un problème pratique à la reconnaissance orthographique des doigts Kana japonais. Les résultats obtenus montrent un taux de reconnaissance supérieur par rapport à différentes structures de réseaux neuronaux, telles que le Perceptron multicouche, la quantification vectorielle d'apprentissage, les réseaux neuronaux partiellement récurrents d'Elman et Jordan, CombNET-II, k-NN et la structure T-CombNET proposée. .

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.11 pp.1986-1995
Date de publication
2000/11/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Biocybernétique, Neuroinformatique

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