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為增強時間卷積網絡（TCNs）在時間特征提取方面的能力，提岀一種基于三維密集卷積網絡與改進TCNs的多模態手勢識別方法。通過時空特征表示方法將手勢視頻分析任務分為空間分析和時間分析兩部分。在空間分析中采用三維 Densenets學習短期的時空特征，在時間分析中使用TCNs提取時間特征。在此基礎上引入注意力機制，使用時域維度的壓縮-激勵網絡調整每個TCNs層特征在時間維度上的權值比重。分別在ⅤIVA和NV Gesture兩個動態手勢數據集上對該方法進行評價，實驗結果表明，該方法在ⅤⅣVA數據集上的正確率為91.54%，在 Gesture數據集上的正確率為86.37%，且與最新的MTUT方法水平相近。
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