[发明专利]基于级联并行卷积神经网络的多手姿态关键点估计方法有效
| 申请号： | 202110056105.9 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112836597B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 李斌;李红颖;彭进业;范建平;乐明楠;张薇;刘宇馨 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 李郑建 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于级联并行卷积神经网络的多手姿态关键点估计方法，包括：获取公开数据集手势图片和标签文件，对于所述手势图片进行多手关键点标签补齐，制得多手手势数据集；基于公开数据集和所述多手手势数据集，搭建多手目标检测网络，用于通过训练实现对图像中多手目标检测；针对同样的手势图像数据集及手势的关键点标签搭建手部姿态关键点估计网络，用于通过训练实现对图像中手部姿态关键点估计；将多手目标检测网络检测多目标中心点的坐标输出，作为手部姿态关键点估计网络的前端作为输入的一部分；利用手部姿态关键点估计网络进行训练，得到模型，从而实现对图像中多手姿态关键点估计。提高了多手手部关键点估计速度和识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 并行 卷积 神经网络 姿态 关键 点估计 方法 | ||
【主权项】：
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