[发明专利]一种基于二维卷积网络的动态手势识别方法及系统有效
| 申请号： | 201910079917.8 | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109961005B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 杨明强;刘玉鹏;王德强;李杰;程琦 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种基于二维卷积网络的动态手势识别方法及系统，包括：采集实际动态手势视频，对视频进行分帧处理；对分帧后的实际图像进行帧抽样；对帧抽样后的实际图像进行编码得到实际图像的实际特征向量；对实际特征向量进行融合得到实际特征矩阵；将实际特征矩阵输入到训练好的二维卷积神经网络中，输出手势识别结果。其通过将源视频流处理成一帧图像并将其送入二维卷积网络，得到手势动作的分类结果。视频生成的图像同时含有该视频的空间特征信息和时序信息。该方法有效的降低了手势识别的计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 二维 卷积 网络 动态 手势 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于二维卷积网络的动态手势识别方法，其特征是，包括：采集实际动态手势视频，对视频进行分帧处理；对分帧后的实际图像进行帧抽样；对帧抽样后的实际图像进行编码得到实际图像的实际特征向量；对实际特征向量进行融合得到实际特征矩阵；将实际特征矩阵输入到训练好的二维卷积神经网络中，输出手势识别结果。
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