要約
動的な手のジェスチャ認識は、ヒューマンコンピュータインタラクションにとって重要なため、ますます注目を集めています。本論文では、骨格に基づく動的な手のジェスチャ認識のために、新たな運動特徴強化型再帰ニューラルネットワークを提案します。指の運動特徴を抽出して指の動きを記述し、全体的な運動特徴を使用して手の骨格の全体的な動きを表現します。これらの運動特徴は、骨格シーケンスとともに双方向再帰ニューラルネットワーク（RNN）に投入され、RNNの運動特徴を強化し、分類性能を向上させることが可能です。実験結果は、提案手法が効果的であり、最先端の方法を上回っていることを示しています。