A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Air-Writing Recognition Based on Fusion Network for Learning Spatial and Temporal Features Reconhecimento de escrita aérea baseado na rede Fusion para aprendizagem de recursos espaciais e temporais

Buntueng YANA, Takao ONOYE

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Resumo:

Uma estrutura de fusão entre CNN e RNN é proposta especificamente para reconhecimento de escrita aérea. Ao modelar a escrita aérea usando recursos espaciais e temporais, a rede proposta pode aprender mais informações do que as técnicas existentes. O desempenho da rede proposta é avaliado usando conjuntos de dados alfabéticos e numéricos no banco de dados público, nomeadamente o 6DMG. A precisão média da rede de fusão proposta supera outras técnicas, ou seja, 99.25% e 99.83% são observados no gesto alfabético e no gesto numérico, respectivamente. Também é proposta uma estrutura simplificada de RNN, que pode atingir cerca de duas vezes a velocidade da rede BLSTM comum. Confirma-se também que apenas a distância entre pontos de amostragem consecutivos é suficiente para atingir um alto desempenho de reconhecimento.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E101-A No.11 pp.1737-1744
Data de publicação
2018/11/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E101.A.1737
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Smart Multimedia & Communication Systems)
Categoria
Redes Neurais e Bioengenharia

autores

Buntueng YANA
  Osaka University
Takao ONOYE
  Osaka University

Palavra-chave