[发明专利]一种人手姿态估计方法及系统在审
| 申请号： | 201810771201.X | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN108960178A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 王贵锦;陈醒濠;季向阳 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种人手姿态的估计方法及系统，其中方法包括：获取目标手部的深度图像，将深度图像输入至第一预设神经网络的卷积层，输出目标手部的特征图；将特征图和上一次迭代的姿态估计结果输入至第一预设神经网络的决策层，输出当前迭代的姿态估计结果；若当前迭代的姿态估计结果与上一次迭代的姿态估计结果间的偏差小于预设阈值，则将当前迭代的姿态估计结果作为目标手部的最终姿态估计结果。该方法及系统能够最大程度地提高姿态估计结果的准确性，解决了由于手指间的自相似性导致姿态估计结果不准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 姿态估计 迭代 手部 预设 深度图像 神经网络 特征图 人手 最大程度地 获取目标 输出目标 卷积 决策层 输出 | ||
【主权项】：
1.一种人手姿态的估计方法，其特征在于，包括：获取目标手部的深度图像，将所述深度图像输入至第一预设神经网络的卷积层，输出目标手部的特征图；将所述特征图和上一次迭代的姿态估计结果输入至第一预设神经网络的决策层，输出当前迭代的姿态估计结果；若当前迭代的姿态估计结果与上一次迭代的姿态估计结果间的偏差小于预设阈值，则将当前迭代的姿态估计结果作为目标手部的最终姿态估计结果。
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