[发明专利]基于3D卷积和SPP的多模态动态手势识别方法有效
| 申请号： | 201911423353.1 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111104929B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 彭永坚;汪壮雄;许冰媛;周智恒;彭明;朱湘军 | 申请（专利权）人： | 广州视声智能科技有限公司;华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06T7/269;G06V10/40;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510000 广东省广州市经*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于3D卷积和SPP的多模态动态手势识别方法，包括如下步骤：数据预处理，从RGB视频序列中提取光流特征和灰度特征，分别得到光流序列样本和灰度序列样本，并将每个光流序列样本和灰度序列样本及深度序列样本规整为32帧，每个样本维度为32×112×112；数据增强，通过平移、翻转、加噪及仿射变换，扩增序列样本数据集；神经网络训练，将灰度序列样本、光流序列样本、深度序列样本分别输入相同的网络结构，分别训练三个网络进行手势判别；模型集成，将三个网络对序列样本的分类结果进行集成，得到最终的判别结果；采用本发明技术方案能够提高手势识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 spp 多模态 动态 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
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