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- Titel:
DriverMHG: A Multi-Modal Dataset for Dynamic Recognition of Driver Micro Hand Gestures and a Real-Time Recognition Framework
- Dokumenttyp:
- Konferenzbeitrag
- Autor(en):
- Köpüklü, O.; Ledwon, T.; Rong, Y.; Köse, N.; Rigoll, G.
- Seitenangaben Beitrag:
- pp. 275-282
- Stichworte:
- hand gesture recognition; dataset for driver gestures; online recognition; 3d cnns
- Kongress- / Buchtitel:
- 15th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2020)
- Ausrichter der Konferenz:
- IEEE
- Verlagsort:
- Los Alamitos, CA, USA
- Jahr:
- 2020
- Monat:
- May
- WWW:
- https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/FG47880.2020.00041
- TUM Einrichtung:
- Lehrstuhl für Mensch-Maschine-Kommunikation
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandEinrichtungenSchools TUM School of Computation, Information and TechnologyDepartmentsComputer EngineeringMensch-Maschine-Kommunikation (Prof. Rigoll)AuthorRigoll
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2020FakultätenElektrotechnik und InformationstechnikMensch-Maschine-Kommunikation (Prof. Rigoll)
- mediaTUM GesamtbestandEinrichtungenSchools TUM School of Computation, Information and TechnologyDepartmentsComputer EngineeringMensch-Maschine-Kommunikation (Prof. Rigoll)AuthorKöse