[发明专利]卷积神经网络的训练方法、手势识别方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201811079808.8 | 申请日： | 2018-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN109359538B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 杜翠凤;周冠宇;温云龙;杨旭;周善明;张添翔;叶绍恩;梁晓文 | 申请（专利权）人： | 广州杰赛科技股份有限公司;广州杰赛通信规划设计院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 510310 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络的训练方法，首先获取待训练手势图像；根据Mask R‑CNN目标检测对手势图像进行分割提取，以获取所述手势图像中各个手势对应的关键点坐标；对每一关键点，根据关键点的可视性进行相应标识，以得到标识后的特征信息，其中，特征信息包括关键点坐标和相应的可视性标志；对每一手势图像，基于流形学习算法对所述标识后的特征信息进行降维，获取降维后特征点分布图像；对每一特征点分布图像，根据特征点分布图像中相应特征点的组合，获取手势语义标注后的手势指令标签；根据所述特征点分布图像与相应的手势指令标签，对初始卷积神经网络进行卷积神经网络训练，获取训练完成的卷积神经网络，简化了处理的复杂度，提高了处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 训练 方法 手势 识别 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络的训练方法，其特征在于，包括：获取待训练手势图像；根据Mask R‑CNN目标检测对所述手势图像进行分割提取，以获取所述手势图像中各个手势对应的关键点坐标；对每一所述关键点，根据所述关键点的可视性进行相应标识，以得到标识后的特征信息，其中，所述特征信息包括所述关键点坐标和相应的可视性标志；对每一所述手势图像，基于流形学习算法对所述标识后的特征信息进行降维，获取降维后特征点分布图像；对每一所述特征点分布图像，根据所述特征点分布图像中相应特征点的组合，获取手势语义标注后的手势指令标签；根据所述特征点分布图像与相应的所述手势指令标签，对初始卷积神经网络进行卷积神经网络训练，获取训练完成的卷积神经网络。
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广州杰赛科技股份有限公司;广州杰赛通信规划设计院有限公司，未经广州杰赛科技股份有限公司;广州杰赛通信规划设计院有限公司许可，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/201811079808.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
