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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, Okan; Ledwon, Thomas; Rong, Yao; Köse, Neslihan; Rigoll, Gerhard
Kongress- / Buchtitel:
15th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2020)
Jahr:
2020
Monat:
Nov
Seiten:
pp--275
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