Multiscale Convolutional Neural Networks for Hand Detection
المؤلفون المشاركون
Yan, Shiyang
Xia, Yizhang
Smith, Jeremy S.
Lu, Wenjin
Zhang, Bailing
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Unconstrained hand detection in still images plays an important role in many hand-related vision problems, for example, hand tracking, gesture analysis, human action recognition and human-machine interaction, and sign language recognition.
Although hand detection has been extensively studied for decades, it is still a challenging task with many problems to be tackled.
The contributing factors for this complexity include heavy occlusion, low resolution, varying illumination conditions, different hand gestures, and the complex interactions between hands and objects or other hands.
In this paper, we propose a multiscale deep learning model for unconstrained hand detection in still images.
Deep learning models, and deep convolutional neural networks (CNNs) in particular, have achieved state-of-the-art performances in many vision benchmarks.
Developed from the region-based CNN (R-CNN) model, we propose a hand detection scheme based on candidate regions generated by a generic region proposal algorithm, followed by multiscale information fusion from the popular VGG16 model.
Two benchmark datasets were applied to validate the proposed method, namely, the Oxford Hand Detection Dataset and the VIVA Hand Detection Challenge.
We achieved state-of-the-art results on the Oxford Hand Detection Dataset and had satisfactory performance in the VIVA Hand Detection Challenge.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yan, Shiyang& Xia, Yizhang& Smith, Jeremy S.& Lu, Wenjin& Zhang, Bailing. 2017. Multiscale Convolutional Neural Networks for Hand Detection. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121486
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yan, Shiyang…[et al.]. Multiscale Convolutional Neural Networks for Hand Detection. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121486
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yan, Shiyang& Xia, Yizhang& Smith, Jeremy S.& Lu, Wenjin& Zhang, Bailing. Multiscale Convolutional Neural Networks for Hand Detection. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121486
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121486
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر