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傳統2D卷積神經網絡對于視頻連續幀圖像的特征提取容易丟失目標時間軸上的運動信息，導致識別準確度較低。為此，提出一種基于多列深度3D卷積神經網絡（3D CNN）的手勢識別方法。采用3D卷積核對連續幀圖像進行卷積操作，提取目標的時間和空間特征捕捉運動信息。為避免因單組3D CNN特征提取不充分而導致的誤分類，訓練多組具有較強分類能力的3D CNN結構組成多列深度3D CNN，該結構通過對多組3D CNN的輸出結果進行權衡，將權重最大的類別判定為最終的輸出結果。實驗結果表明，將多列深度3D CNN應用于CHGDs數據集上進行手勢識別，識別率達到95. Og%，與單組3D CNN及傳統2D CNN相比分別提高近7%，20%，對連續圖像目標識別具有較好的識別能力。
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