原春锋

作品数：3被引量：11H指数：3
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供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
发文主题：视频人体行为识别网络卷积文本特征更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《计算机工程与应用》《计算机辅助设计与图形学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
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基于伪三维卷积神经网络的手势姿态估计被引量：4
《计算机应用研究》2020年第4期1230-1233,1243,共5页张宏源 袁家政 刘宏哲 原春锋 王雪峤 邓智方 
国家自然科学基金资助项目(61571045);北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016002);北京市教委科技计划一般项目(KM201811417002);北京联合大学研究生资助项目。
大多数现有的基于深度学习的手势姿态估计方法都使用标准三维卷积神经网络提取三维特征,估计手部关节坐标。该方法提取的特征缺乏手部的多尺度信息,限制了手势姿态估计的精度。另外,由于三维卷积神经网络巨大的计算成本和内存需求,这些...
关键词：手势姿态估计 伪三维卷积神经网络 三维特征 深度图像 深度学习 
基于浅三维稠密网的多模态手势识别算法被引量：3
《计算机工程与应用》2019年第19期166-172,共7页邓智方 袁家政 刘宏哲 原春锋 张宏源 
国家自然科学基金(No.61571045,No.61871039,No.61871028);北京成像技术高精尖创新中心高精尖项目(No.BAICIT-2016002);北京市属高水平教师队伍建设支持计划项目(No.IDHT20170511);国家科技支撑项目(No.2015BAH55F03);北京联合大学研究生资助项目
手势识别旨在理解人体的动态手势,是人机交互领域极其重要的交互方式之一。该方法通过将二维稠密网扩展为三维稠密网,并加入Inception结构,提出了一种基于浅三维稠密网的多模态手势识别方法,将其命名为Spatial Temporal 3D(ST3D) dense ...
关键词：ST3D方法 Inception结构 多模态 手势识别 
基于时空注意力深度网络的视角无关性骨架行为识别被引量：4
《计算机辅助设计与图形学学报》2018年第12期2271-2277,共7页丰艳 李鸽 原春锋 王传旭 
国家自然科学基金面上项目(61472196;61672305;11771188);山东省自然科学基金(ZR2015FM012)
针对单视角骨架数据包含噪声且其特征完全依赖于该视角的问题,提出一种基于时空注意力的深度网络模型进行角度无关性骨架行为识别,该模型主要由特定视角子网和公共子网串联组成.首先通过特定视角子网学习每个视角序列的判别性特征,同时...
关键词：深度网络 时空注意力 角度无关性 骨架行为识别 
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