轻量手势识别网络

实时精准识别

通过双分支结构与门控过滤机制，在保持轻量化的同时提升手势分割与识别的准确性。

Guoyu, Zhou · 崔振超 · 齐静

IEEE Robotics and Automation Letters 2024

技术优势

融合更有效

在局部细节分支与上下文语义分支之间嵌入 CoSKLAM 和 GFM，促进局部与全局特征融合，避免细节被模糊语义掩盖。

参数更少

通过网络结构设计和冗余滤除，模型参数量较小，便于部署在资源受限的机器人平台上。

速度够快

网络推理速度满足实时性要求，可应用于机器人实时手势交互场景。

应用场景

• 人机交互手势识别：机器人实时识别手势，提升交互流畅度。
• 手势指令识别：将手势作为指令输入，替代传统控制方式。
• 机器人视觉交互：为机器人视觉系统提供高精度手势分割与识别模块。