[发明专利]一种基于深度学习的三维动态手势识别方法在审
| 申请号： | 201810142141.5 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108256504A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 周翔;王超;李欢欢;张冠良;孟强;杨若洋;徐文;香玫元 | 申请（专利权）人： | 苏州笛卡测试技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06T17/00;G06T7/80 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 215500 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习和立体视觉的低成本，高精度，快速实时的动态三维手势识别方法。利用深度学习方法，能够快速的提取手势区域特征点，满足实时动态三维重建的要去，解决了立体视觉技术匹配难得问题。利用立体视觉技术，对比结构光，深度相机等方案，降低了成本。通过对于特征点的稀疏重建，在不损失精度的情况下大大减小了运算量。对于特征点的追踪方法提高了轨迹识别的速度与精度，基于特征点的轨迹定义方案也减小了轨迹识别与匹配的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 特征点 立体视觉技术 轨迹识别 减小 匹配 三维 动态手势识别 轨迹定义 立体视觉 区域特征 三维重建 深度相机 实时动态 手势识别 低成本 结构光 运算量 稀疏 学习 手势 追踪 重建 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的三维动态手势识别方法,其特征在于：由相对设置的两个相机和一个计算中心构成，两个相机都与计算中心连接，两个相机用于采集图像；计算中心用于对采集到的手势图像使用深度学习方法进行手势区域提取、手势在图像上的特征点提取、特征点匹配和三维重建、以及三维姿态分析与轨迹追踪、完成手势的动态识别。
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