DriverMHG: A Multi-Modal Dataset for Dynamic Recognition of Driver Micro Hand Gestures and a Real-Time Recognition Framework

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
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