[发明专利]一种基于神经网络的三维手势关键点检测方法和系统有效
| 申请号： | 201810860857.9 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109214282B | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 侯建华;麻建;项俊;张国帅 | 申请（专利权）人： | 中南民族大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉臻诚专利代理事务所(普通合伙) 42233 | 代理人： | 宋业斌 |
| 地址： | 430074 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的三维手势关键点检测方法，包括以下步骤：获取包含手势区域信息与手势二维、三维关键点位置信息的手势数据集；训练手势分割网络，该网络以包含手势的RGB图像为输入，可以检测出RGB图像中的手势区域；对手势分割网络检测出的手势区域进行截取、上采样或下采样；训练二维手势关键点检测网络，该网络可以检测出手势区域图像中的多个二维手势关键点；将三维手势关键点的绝对坐标转换为相对坐标；训练二维到三维的手势关键点映射网络，该网络可以将多个二维手势关键点映射到三维空间中，形成三维手势关键点。本发明能够快速有效的从包含手势的RGB图像中准确检测出三维手势关键点。 | ||
| 搜索关键词： | 手势 关键点 三维 二维 关键点检测 神经网络 网络 三维空间 关键点位置信息 绝对坐标 区域图像 区域信息 手势数据 网络检测 训练手势 映射网络 准确检测 上采样 下采样 分割 检测 截取 映射 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的三维手势关键点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取手势数据集；(2)提取步骤(1)中获取的手势数据集中的一幅图像，并将该图像输入训练好的第一神经网络模型中，以得到手势热图；(3)利用图像分割算法从步骤(2)中得到的手势热图中提取手势区域坐标，并从步骤(2)中提取的图像中分割出与提取的该手势区域坐标对应的手势区域，对该手势区域进行重采样；(4)将步骤(3)重采样后的手势区域输入训练好的第二神经网络模型中，以得到对应于多个二维手势关键点的空域位置置信图；(5)将步骤(4)中得到的每个空域位置置信图中二维手势关键点的绝对坐标转换为相对坐标；(6)将步骤(5)得到的每个空域位置置信图中二维手势关键点的相对坐标输入训练好的第三神经网络模型中，以得到对应的三维手势关键点的空域位置坐标。
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