一种自适应多模态融合的进化网络架构搜索框架用于手势识别
我们提出了一个具有自适应多模态融合的进化网络架构搜索框架（AMF-ENAS），通过自动解码，能够自动构建具有不同架构的多模态网络，该算法在多模态手势识别（MHGR）方面取得了最先进的性能。
通过综合手势和合成训练数据，实现高准确度的表情人机交互。研究结果显示该方法优于部分监督模型，接近完全监督模型性能。
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