[发明专利]基于卷积神经网络结合超高斯去噪估测手指受力的方法在审
| 申请号： | 201711044262.8 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107895145A | 公开（公告）日： | 2018-04-10 |
| 发明（设计）人： | 张小瑞;吴韵清;孙伟;宋爱国;牛建伟;蔡青 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙)32238 | 代理人： | 张立荣 |
| 地址： | 210019 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于卷积神经网络结合超高斯去噪估测手指受力的方法，其特征在于包含以下步骤步骤一利用固定的成像源相机拍摄手指的二维图像；步骤二利用超高斯法对所摄图像去噪；步骤三利用卷积神经网络预测去噪后的二维图像到三维手指模型的转化矩阵，构建三维手指模型；步骤四利用高斯法基于手指及其周边皮肤的形变和颜色变化预测手指力。本方法使用一个静态的照相机从一定距离外观察获取手指的图像，使得手指力量的估算可以在没有任何对手的物理干扰下进行，力的估计全面而准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 结合 超高 斯去噪 估测 手指 方法 | ||
【主权项】：
基于卷积神经网络结合超高斯去噪估测手指受力的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用固定的成像源相机拍摄手指的二维图像；步骤二、利用超高斯法对步骤一中拍摄的图像进行去噪处理；步骤三、对处理过的二维图像构建三维手指模型，其中二维图像到三维手指模型的转化矩阵利用卷积神经网络预测；步骤四、利用高斯法基于手指及其周边皮肤的形变和颜色变化预测手指力。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京信息工程大学，未经南京信息工程大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711044262.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
