[发明专利]一种基于深度学习的动态手势动作识别方法有效
| 申请号： | 202010011805.1 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111209861B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 张烨;陈威慧;樊一超 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的动态手势动作识别方法，包括：步骤一，构建手势关节点坐标识别网络，利用改进的CPM模型对手势视频进行处理，输出单视点下的手势关节点坐标；步骤二，采集单视点视频数据；以单视点的形式对手势视频样本进行采集，即用一个普通的网络摄像头从多个角度捕捉用户的手势数据，其中包括：(2.1)定义基本手势元素；(2.2)选取手势关节点；(3)准备训练样本数据集；步骤三，输出手势高斯热图和手势关节点坐标；步骤四，构造手势序列识别网络，网络模型构造的具体流程如下：(4.1)定义激活函数；(4.2)选择损失函数；(4.3)建立模型；最后，将步骤三得到的关节点坐标输入标准手势序列识别网络，得到手势动作序列。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 动态 手势 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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