본 연구는 미세한 신체 움직임인 마이크로 제스처(MG)를 인식하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 68개 관절 좌표, 3D 히트맵, RGB 이미지 특징을 통합하여 미세한 표현을 포착하고, 낮은 신호 대 잡음비와 불균형한 데이터 분포 문제를 해결합니다. 교차 주체 평가 시 발생하는 도메인 이동 문제를 해결하기 위해 Cross-Modal Pseudo-Labeling(CMPL) 전략을 도입하여 성능을 향상시켰습니다.
Gentle square-root smoothing과 Orthogonal Semantic Embedding Loss를 활용하여 꼬리 클래스를 보호하고, 전체 인식 능력을 유지합니다. 온도 스케일링 soft-voting을 통해 퓨전 과정에서 과신뢰를 완화합니다.