摘要

本文简要介绍了我们团队（HFUT-VUT）在2023年IJCAI MiGA挑战赛中针对微手势分类任务的解决方案。微手势分类任务的目标是基于骨架数据识别给定视频中的动作类别。为此，我们提出了一种基于3D卷积神经网络（3D-CNNs）的微手势识别网络，该网络结合了骨骼和语义嵌入损失以提升动作分类性能。最终，我们在微手势分类挑战赛中排名首位，Top-1准确率比第二名团队高出1.10%。