[发明专利]手势检测模型处理方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810805273.1 | 申请日： | 2018-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN109117742B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 高原;胡扬;柏提;刘霄;李旭斌;孙昊;文石磊;丁二锐 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V40/10;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 柴海平;刘芳 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种手势检测模型处理方法、装置、设备及存储介质，本发明的方法，通过获取训练集合，所述训练集合包括至少一组包括训练图像及训练图像的标注数据的训练数据；根据训练集合中各训练图像和训练图像的标注数据，对卷积神经网络进行训练，得到手势检测模型；通过将待检测图像输入手势检测模型，即可检测出待检测图像中手势的手势类型和位置，实现了对于不包括深度信息的待检测图像的手势识别，无需使用包含深度信息的硬件单元，降低了成本，且相较于现有技术采用聚类方法进行手势检测，本实施例通过卷积神经网络模型进行手势检测提高了手势检测的精度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 手势 检测 模型 处理 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种手势检测模型处理方法，其特征在于，包括：获取训练集合，所述训练集合包括至少一组包括训练图像及训练图像的标注数据的训练数据；根据所述训练集合中各训练图像和训练图像的标注数据，对卷积神经网络进行训练，得到手势检测模型。
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