[发明专利]一种基于卷积神经网络的手语识别方法在审
| 申请号： | 201910340257.4 | 申请日： | 2019-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN110096991A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 肖秦琨;秦敏莹 | 申请（专利权）人： | 西安工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06F16/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 燕肇琪 |
| 地址： | 710032 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的手语识别方法，具体的步骤为：步骤1，采集若干含有手语的深度图像；步骤2，经过预处理步骤将所有的深度图像中的手型部分从背景中分割出来，得到完整无噪声的手型图像，建立手语图像数据库；将手语图像数据库中的手型图像分为为两部分，一部分作为训练样本，另一部分作为测试样本；构建一个卷积神经网络模型；步骤3，利用所述训练样本对卷积神经网络模型对进行训练；步骤4，用已经训练好的卷积神经网络模型对测试样本进行识别，并输出分类识别的结果。本发明的能够提供一种基于卷积神经网络的手语识别方法，避免了传统手语识别方法对于数据量较大的任务效率较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 手语识别 手型 测试样本 深度图像 手语图像 训练样本 数据库 图像 预处理步骤 分类识别 数据量 无噪声 手语 构建 采集 输出 分割 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的手语识别方法，其特征在于，具体的步骤如下：步骤1，采集若干含有手语的深度图像；步骤2，经过预处理步骤将所有的深度图像中的手型部分从背景中分割出来，得到完整无噪声的手型图像，建立手语图像数据库；将手语图像数据库中的手型图像分为为两部分，一部分作为训练样本，另一部分作为测试样本；构建一个卷积神经网络模型；步骤3，利用所述训练样本对卷积神经网络模型对进行训练；步骤4，用已经训练好的卷积神经网络模型对测试样本进行识别，并输出分类识别的结果。
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