[发明专利]一种手语识别方法有效
| 申请号： | 201910426216.7 | 申请日： | 2019-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN110175551B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 张淑军;张群;李辉;王传旭 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V40/10;G06V10/764 |
| 代理公司： | 青岛联智专利商标事务所有限公司 37101 | 代理人： | 邵新华 |
| 地址： | 266061 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种手语识别方法，包括：对手语视频所对应的视频序列进行频域变换，得到图像的相位信息；将相位信息和视频序列送入C3D卷积神经网络进行一次卷积并融合，形成特征信息；将所述特征信息送入深度卷积神经网络进行二次卷积和池化，并在池化过程中执行自适应学习池化算法，筛选出目标特征向量，送入全连接层输出分类结果。本发明将频域变换结合到深度学习算法中，利用频域变换提取出手语视频中的相位信息，辅助RGB空间信息，送入深度学习网络生成手语的特征，由此获得的特征更为本质、准确。通过在3D卷积神经网络模型的池化层加入自适应学习池化算法，可以挖掘到手语视频中更为抽象、高级的视频特征，得到更为精确的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 手语 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种手语识别方法，其特征在于，包括：根据手语视频形成视频序列X；对所述视频序列X进行基于频域变换的图像处理，提取出相位信息；将所述相位信息和视频序列X分别送入C3D卷积神经网络进行一次卷积，并对卷积后得到的特征进行加权融合，形成融合后的特征信息；将所述融合后的特征信息送入3D ResNets深度卷积神经网络进行二次卷积和池化，并在池化过程中执行自适应学习池化算法，筛选出目标特征向量，送入3D ResNets深度卷积神经网络的全连接层，输出分类结果。
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