[发明专利]基于新型RF-Net模型的手势识别方法有效
| 申请号： | 201910140450.3 | 申请日： | 2019-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN109977777B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 张晖;张迪;赵海涛;孙雁飞;朱洪波 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V40/20;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于新型RF‑Net模型的手势识别方法，包括如下步骤：S1、在AlexNet模型的基础上进行模型优化，得到AlexNet_I模型；S2、在手势图像训练集中训练AlexNet_I模型并固定网络参数，得到手势特征提取模型；S3、建立并训练RF模型；S4、将手势特征提取模型与RF模型结合，构建成RF‑Net模型、并使用所述RF‑Net模型进行手势图像识别。本发明的方法能够快速而准确地对图像中的手势进行识别，有效地提高了用户体验基于手势的人机交互系统的舒适度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 新型 rf net 模型 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于新型RF‑Net模型的手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在AlexNet模型的基础上进行模型优化，得到AlexNet_I模型；S2、在手势图像训练集中训练AlexNet_I模型并固定网络参数，得到手势特征提取模型；S3、建立并训练RF模型；S4、将手势特征提取模型与RF模型结合，构建成RF‑Net模型、并使用所述RF‑Net模型进行手势图像识别。
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